Antibiotic perturbation of mixed-strain Pseudomonas aeruginosa infection in patients with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary exacerbations in cystic fibrosis (CF) remain poorly understood and treatment is usually targeted at Pseudomonas aeruginosa . Within Australia a predominant shared P. aeruginosa strain (AUST-02) is associated with greater treatment needs. This single centre study assessed temporal shared strain population dynamics during and after antibiotic treatment of exacerbations. Sputum was collected from 12 adult patients with a history of chronic AUST-02 infection at four time-points during and after treatment of an exacerbation. Forty-eight P. aeruginosa isolates within each sample underwent AUST-02 allele-specific PCR and SNP-based strain genotyping. Various commonly shared Australian strains (AUST-01, 0.1%; AUST-02, 54.3%; AUST-06, 36.6%; AUST-07, 4.6%; AUST-11, 4.3%) and two unique strains (0.1%) were identified from 45 sputum samples (2160 isolates). Based on within-patient relative abundance of strains, a “single-strain infection” ( n = 7) or “mixed-strain infection” ( n = 5) was assigned to each patient. A significant temporal variation in the P. aeruginosa population composition was found for those with mixed-strain infection ( P < 0.001). Patients with mixed-strain infections had more long-term treatment requirements than those with single-strain infection. Moreover, despite both groups having similar lung function at study entry, patients with single-strain infection had greater improvement in FEV 1 % predicted following their exacerbation treatment ( P = 0.02). Pulmonary exacerbations may reveal multiple, unrelated P. aeruginosa strains whose relative abundance with one another may change rapidly, in a sustained and unpredictable manner.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».