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Enregistrement W2338336870 · doi:10.3390/pathogens5020035

Combination of Heat Shock and Enhanced Thermal Regime to Control the Growth of a Persistent Legionella pneumophila Strain

2016· article· en· W2338336870 sur OpenAlexafffund
Émilie Bédard, Inès Boppe, Serge Kouamé, Philippe Martin, Linda Pinsonneault, Louis Valiquette, Jules Racine, Michèle Prévost

Notice bibliographique

RevuePathogens · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLegionella and Acanthamoeba research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLegionella pneumophilaPipingMicrobiologyEnvironmental sciencePopulationStrain (injury)FlushingEnvironmental engineeringBiologyMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following nosocomial cases of Legionella pneumophila, the investigation of a hot water system revealed that 81.5% of sampled taps were positive for L. pneumophila, despite the presence of protective levels of copper in the water. A significant reduction of L. pneumophila counts was observed by culture after heat shock disinfection. The following corrective measures were implemented to control L. pneumophila: increasing the hot water temperature (55 to 60 °C), flushing taps weekly with hot water, removing excess lengths of piping and maintaining a water temperature of 55 °C throughout the system. A gradual reduction in L. pneumophila counts was observed using the culture method and qPCR in the 18 months after implementation of the corrective measures. However, low level contamination was retained in areas with hydraulic deficiencies, highlighting the importance of maintaining a good thermal regime at all points within the system to control the population of L. pneumophila.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations54
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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