Characterization of wound microbes in epidermolysis bullosa: Results from the epidermolysis bullosa clinical characterization and outcomes database
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Patients with epidermolysis bullosa (EB) require care of wounds that are colonized or infected with bacteria. A subset of EB patients are at risk for squamous cell carcinoma, and bacterial-host interactions have been considered in this risk. The EB Clinical Characterization and Outcomes Database serves as a repository of information from EB patients at multiple centers in the United States and Canada. Access to this resource enabled broad-scale analysis of wound cultures. METHODS: A retrospective analysis of 739 wound cultures from 158 patients from 13 centers between 2001 and 2018. RESULTS: Of 152 patients with a positive culture, Staphylococcus aureus (SA) was recovered from 131 patients (86%), Pseudomonas aeruginosa (PA) from 56 (37%), and Streptococcus pyogenes (GAS) from 34 (22%). Sixty-eight percent of patients had cultures positive for methicillin-sensitive SA, and 47%, methicillin-resistant SA (18 patients had cultures that grew both methicillin-susceptible and methicillin-resistant SA at different points in time). Of 15 patients with SA-positive cultures with recorded mupirocin susceptibility testing, 11 had mupirocin-susceptible SA and 6 patients mupirocin-resistant SA (2 patients grew both mupirocin-susceptible and mupirocin-resistant SA). SCC was reported in 23 patients in the entire database, of whom 10 had documented wound cultures positive for SA, PA, and Proteus species in 90%, 50%, and 20% of cases, respectively. CONCLUSIONS: SA and PA were the most commonly isolated bacteria from wounds. Methicillin resistance and mupirocin resistance were reported in 47% and 40% of patients tested, respectively, highlighting the importance of ongoing antimicrobial strategies to limit antibiotic resistance.
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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 | 0,002 |
| 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 découle