Next generation sequencing of bacteria to control Ciprofloxacin and amoxyclav antibiotic resistance in ear infections
Notice bibliographique
Résumé
Long standing ear infection or chronic suppurative otitis media (CSOM) is the inflammation of middle ear cleft persistent or intermittent infected ear discharge from a non-intact perforated tympanic membrane at least for 3 months of duration. Commonly ciprofloxacin and amoxyclav are used as safe and popular antibiotics for CSOM. But unfortunately the antibiotics become resistant due to the over use or miss use. To know the culture sensitivity of antibiotic pattern, it requires minimum 5 days and after getting the result, the clinician may or may not prescribe these antibiotics. But it is a time consuming method. The recent improvements in sequencing technologies, next generation sequencing (NGS) are positioned to become an essential tool in the control of antibiotic resistance, a major threat in modern healthcare. NGS has already found numerous applications in this area, ranging from the development of novel antibiotics and diagnostic tests through to antibiotic stewardship of currently available drugs via surveillance and the elucidation of the factors that allow the emergence and persistence of resistance. Numerous techniques can be developed in the value of NGS as a tool for infection control caused by bacteria as a primary diagnostic tool to detect ciprofloxacin and amoxyclav antibiotic resistance. However, appropriate data analysis platforms will need to be developed before routine NGS can be introduced on a large scale. The result will reveal the early detection of the efficacy of these antibiotics (ciprofloxacin and amoxyclav) with the clinic-microbiological profile of CSOM and to analyze the susceptibility pattern of the aerobic bacterial isolates, so that an antibiotic policy can be formulated for CSOM, for better patient management.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».