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Enregistrement W2413445072

Caractérisation d'interactions moléculaires entre P. aeruginosa et S. aureus co-isolés d'infections respiratoires chroniques chez les patients adultes atteints de fibrose kystique

2014· article· fr· W2413445072 sur OpenAlexfundno aff
Alexandre Fugère

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCystic Fibrosis CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMedicineGynecology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La fibrose kystique est une maladie autosomale récessive multisystémique se manifestant principalement au niveau du système respiratoire et digestif. En raison d’une altération de la protéine régulatrice CFTR, l’équilibre ionique chez les cellules de l’hôte est déficient. Il en résulte, entre autres, une sécrétion et une accumulation d’un mucus pulmonaire très consistant. L’évacuation du mucus étant très fastidieuse chez les patients atteints de fibrose kystique, l’élimination des particules et bactéries des voies respiratoires est inadéquate. Cet aspect de la maladie participe grandement à sa progression, car l’établissement d’infections bactériennes chroniques contribue principalement à l’effet délétère sur la santé respiratoire des patients atteints de fibrose kystique. \n\tLa colonisation du mucus pulmonaire par les bactéries pathogènes est le sujet de nombreuses recherches extensives dans le contexte de la fibrose kystique. La présence d’une diversité microbienne dans les voies respiratoires est connue depuis longtemps, mais avec les techniques récentes d’analyse moléculaire, il a été constaté que celle-ci peut présenter une très grande richesse qui était préalablement non détectée par les méthodes d’isolement classiques. Les interactions et comportements adoptés par les populations polymicrobiennes du microbiome FK dans la progression de la maladie sont maintenant de grand intérêt. La virulence des principaux pathogènes en FK a préalablement et exhaustivement été décrite de façon spécifique. Parmi les plus notoires, comme Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa et Burkholderia cepacia, certains utilisent des systèmes de communication cellulaire élaborés («quorum sensing») dans le but de réguler leur virulence. \n\t De nouvelles voies de recherche sont construites sur la suggestion qu’une population polymicrobienne peut être perçue comme un seul agent infectieux. Notre étude a été conduite afin de documenter les possibles réponses interespèces entre S. aureus et P. aeruginosa suite à l’échange de molécules sécrétées dans le cadre du «quorum sensing». Pour ce faire, nous avons caractérisé un éventail d’interactions existantes entre des isolats cliniques des deux pathogènes d’intérêt. Nous avons également développé un modèle nous permettant de mieux comprendre l’impact de la coexistence sur leur pathogenèse. Inévitablement, l’étude vise à définir l’instance de la présence simultanée des deux bactéries dans l’établissement d’infections chroniques chez les patients atteints de fibrose kystique ainsi que sur leur santé respiratoire. \n\tCette étude tente ultimement de contribuer à l’effort visant à comprendre l’importance des interactions polymicrobiennes dans un contexte infectieux dans le but de trouver de nouveaux indices quant à l’élaboration de stratégies thérapeutiques.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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