Approach to resistant gram-negative bacterial pulmonary infections in patients with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF THE REVIEW: Patients with cystic fibrosis are living longer with chronic pulmonary bacterial infections. One consequence of antibiotic treatment of these chronic infections has been the increasing prevalence of antibiotic resistance seen in bacterial isolates recovered from patients with cystic fibrosis. RECENT FINDINGS: Bacteria such as Pseudomonas aeruginosa and Burkholderia cepacia are able to acquire antibiotic resistance by either spontaneous mutation or gene transfer via plasmids or integrins. In addition, bacteria survive by forming antibiotic-resistant biofilms within the airways of patients with cystic fibrosis. Therapeutic approaches to dealing with antibiotic-resistant bacterial pulmonary infections include the use of in vitro synergy testing to determine optimal double antibiotic combinations or multiple-combination bactericidal testing to determine bactericidal double and triple antibiotic combinations to use against the bacteria in the clinical setting of acute exacerbations. SUMMARY: Therapy for antibiotic-resistant bacterial infections in cystic fibrosis involves the use of new laboratory methods (synergy testing or multiple-combination bactericidal testing) to optimize antibiotic treatment strategies. Clinical trials are required to address whether treatment guided by susceptibility testing improves clinical outcomes. Future novel approaches will likely include drugs that can disrupt bacterial biofilm formation and the use of cationic peptide antimicrobial compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».