<i>In vitro</i> killing of canine strains of <i>Staphylococcus pseudintermedius</i> and <i>Escherichia coli</i> by cefazolin, cefovecin, doxycycline and pradofloxacin over a range of bacterial densities
Notice bibliographique
Résumé
Background Bacterial densities likely fluctuate during infection and may exceed the bacterial density used in susceptibility testing. As such, investigation of bacterial killing by antibiotics over a range of varying bacterial densities may provide important differences between compounds and could impact drug selection for therapy. Hypothesis/Objectives To measure killing of clinical isolates of Staphylococcus pseudintermedius and Escherichia coli by cefazolin, cefovecin, doxycycline and pradofloxacin at clinically relevant (minimum inhibitory, mutant prevention, maximum serum and maximum tissue) drug concentrations against varying densities of bacteria. Animals/Materials Bacterial strains collected from dogs with urinary tract infections were studied. Methods and materials High bacterial densities ranging from 10 6 to 10 9 colony forming units (cfu)/mL were exposed to minimum inhibitory, mutant prevention, blood and tissue drug concentrations, and the percentages (log 10 ) of viable cells killed following 30 min, 1, 2, 4, 6, 12 and 24 h of drug exposure were quantified. Results Doxycycline exhibited bacteriostatic properties with less killing than the other three agents. For example, at a 10 7 cfu/mL density of S. pseudintermedius , more cells were killed by pradofloxacin ( P < 0.0001) and cefovecin ( P = 0.0014) but not cefazolin when compared to doxycycline at the maximum serum drug concentration following 12 h of drug exposure. Conclusions and clinical importance Differences were seen between some drugs in the speed and extent of bacterial killing; this could be clinically important and may impact drug selection and length of therapy.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».