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Enregistrement W2908831462 · doi:10.23736/s0392-0488.18.06001-7

Evidence for biofilms in onychomycosis

2019· review· it· W2908831462 sur OpenAlexaff
Aditya Gupta, Kelly A. Foley

Notice bibliographique

RevueGiornale Italiano di Dermatologia e Venereologia · 2019
Typereview
Langueit
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensMediprobe Research (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDermatophyteBiofilmMicrobiologyAntifungalBiologyBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Onychomycosis is a difficult to treat fungal infection of the nails. The chronic nature of onychomycosis contributes to high recurrence rates and the difficulty in treating both dermatophyte and non-dermatophyte infections. It has been hypothesized that the formation of biofilms, sessile, multicellular communities of fungi surrounded by a protective extracellular matrix, allow for fungi to evade current antifungal therapies and contribute to observed antifungal resistance. This review presents the experimental evidence that has accumulated in recent years implicating biofilms in the pathogenesis of onychomycosis. Dermatophytes, non-dermatophyte molds, and yeasts form biofilms in vitro and a model using ex vivo healthy nail fragments has demonstrated biofilm formation on nails for dermatophyte, Candida, and Fusarium species. Implications for disease management are discussed with further research required to incorporate biofilm formation into future drug/device evaluation and treatment protocols.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,175 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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