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Enregistrement W2098809607 · doi:10.1177/089686080402400107

Minimum Inhibitory Concentration (MIC) versus Minimum Biofilm Eliminating Concentration (MBEC) in Evaluation of Antibiotic Sensitivity of Gram-negative Bacilli Causing Peritonitis

2004· article· en· W2098809607 sur OpenAlexaff
Farshad Sepandj, Howard Ceri, A.Patrick Gibb, R. R. Read, Merle S. Olson

Notice bibliographique

RevuePeritoneal Dialysis International · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial biofilms and quorum sensing
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimum inhibitory concentrationMicrobiologyMedicineBacilliAntibioticsPeritonitisPeritoneal dialysisMinimum bactericidal concentrationBiofilmGram-negative bacteriaGramBacteriaBiologyInternal medicineEscherichia coliBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Minimum inhibitory concentration (MIC) and minimum biofilm eliminating concentration (MBEC) results were compared to determine changes in the pattern of antibiotic sensitivity of gram-negative bacilli from the planktonic to the biofilm phase of growth. METHODOLOGY: The MIC and MBEC assays were conducted on stored isolates obtained from patients presenting with peritoneal dialysis-related gram-negative peritonitis with Escherichia coli or Pseudomonas. RESULTS: The antibiotic sensitivities of planktonic organisms tested by the MIC assays were significantly higher than the antibiotic sensitivities of the same organisms in their biofilm state, as tested by the MBEC assays. CONCLUSIONS: In their biofilm state, gram-negative bacteria are much less susceptible to antibiotics compared to their antibiotic susceptibility in the planktonic state.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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