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Enregistrement W2577237317 · doi:10.18535/jmscr/v5i1.54

Detection of Various Beta Lactamases in Pseudomonas Aeruginosa from Various Clinical Samples and Their Co-Existance

2017· article· en· W2577237317 sur OpenAlexaff
Gagan Priya Pandey

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Science And clinical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCanadian Society of Microbiologists
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePseudomonas aeruginosaMicrobiologyBETA (programming language)PseudomonasBacteriaBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, it's to be detect various type of beta lactamase which affect the growth of Pseudomonas aeruginosa. Pseudomonas aeruginosa is leading nosocomial infection agent. Treatment is more complicated because of high degree of resistance against beta lactamases enzymes. Samples i.e., urine, body fluids, pus, sputum, ear swabs, etc. were collected and Nutrient Agar, Blood Agar and MacConkey agar, oxidase test and their biochmecial reactions used for colony growth and identification. Among various samples, urine, sputum, pus and ET secreation has been detected from ESBL, AmpC and MBL producer Pseudomonas aeruginosa. Maximum ESBL production for 41-50 aged group patients and for AmpC and MBL, the aged group are <10 and 50-60 years respectively. Out of all the positive samples, only one sample i.e., AmpC-MBL, has been isolated for co-existance. It's useful for the treatment against Pseudomonas aeruginosal infection for the physician and restrict the growth of such common and deadly infection.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,345 · 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.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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