The Role of Bacterial Biofilm in Adverse Soft-Tissue Filler Reactions: A Combined Laboratory and Clinical Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of chronic nodules and granulomatous inflammation after filler injections has been attributed to bacterial biofilm infection. The authors aimed to investigate the relationship between filler and bacterial biofilm using a combined in vitro and in vivo study. METHODS: In vitro assays to investigate the ability of filler materials to support the growth of Staphylococcus epidermidis biofilm and the effect of multiple needle passes through a biofilm-contaminated surface were designed. Analysis of clinical biopsy specimens from patients presenting with chronic granulomas following filler administration using a number of laboratory tests for biofilm was performed. RESULTS: All fillers (i.e., hyaluronic acid, polyacrylamide gel, and poly-L-lactic acid) supported the growth of S. epidermidis biofilm in vitro. Multiple needle passes through a biofilm-contaminated surface resulted in significantly increased contamination of filler material by a factor of 10,000 (p < 0.001). Six clinical samples from five patients all demonstrated bacterial biofilm. The mean number of bacteria was found to be 2.2 × 10 bacteria/mg tissue (range, 5.6 × 10 to 3.7 × 10 bacteria/mg tissue). Microbiome analysis detected a predominance of Pseudomonas, Staphylococcus, and Propionibacterium as present in these samples. CONCLUSIONS: Filler material can support the growth of bacterial biofilm in vitro. Multiple needle passes can significantly increase the risk of filler contamination. Biofilm appears to be associated with high numbers in clinical samples of patients presenting with chronic granulomatous inflammation. Strategies to reduce the risk of bacterial contamination need to be further studied and translated into clinical practice. CLINICAL QUESTION/LEVEL OF EVIDENCE: Therapeutic, V.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».