Effect of Certain Disinfectants and Antibiotics on the Biofilm Formed by <i>Staphylococcus Aureus</i> Isolated from Medical Devices at the University Hospital Center of Sidi Bel Abbes (Algeria)
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus is one of the species that are most frequently isolated from medical devices. The ability to produce a biofilm is an important step in the pathogenesis of these staphylococci; biofilm formation is strongly dependent on the environmental conditions and also on the antibiotics and disinfectants used in the treatment of infections. In this study, 28 staphylococcus aureus isolated from medical devices at the University Hospital Center of Sidi Bel Abbes (in Northwestern Algeria) were analyzed to detect the formation of biofilm by culture on Red Congo Agar (RCA). The Tube Method (TM) and tissue Culture Plate (TCP) techniques were also used to investigate the effect of penicillin, ethanol and Betadine on the preformed biofilm. It has been found that 19 strains produced a bacterial slime on the Congo red medium, 7 strains produced a biofilm by the tube method, 2 of which are highly productive. In addition, 9 strains produced a biofilm on polystyrene micro-plates; this number was higher in the presence of penicillin and ethanol with 19 and 11 biofilm producing strains, respectively. On the other hand, no biofilm was formed in the presence of Betadine. It is important to examine the response of biofilms following an imposed external constraint such as disinfectants and antibiotics in order to develop new strategies to combat bacterial biofilms but also to better control their formation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».