Rapid Antibiotic Susceptibility Testing on Pathogenic Bacteria in Solid Growth Medium Using a Real-Time and Contactless Planar Microwave Resonator Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infection diagnosis and antibiotic susceptibility testing (AST) are pertinent clinical microbiology practices that are in dire need of improvement, as current standards are not able to keep up with the mutations and resistance development of certain bacterial strains. This paper presents a novel way to conduct AST which hybridizes disk diffusion AST with microwave resonators for rapid, contactless, non-invasive and high-throughput testing. This work uses Escherichia coli ( E. coli ) cultured on solid agar and places bacteria samples on a microwave split-ring resonator along with antibiotic disks (erythromycin) of various doses to demonstrate the viability of this sensing method in a clinical microbiological setting. The microwave resonator, operating at a 1.76 GHz resonant frequency, boasted a 5 mm2 sensitive sensing region. A one-port sensor was designed and optimized for detecting dielectric property variations of lossy dielectric materials accurately. This sensor was calibrated to detect uninhibited growth of the bacteria at 0.005 dB/hr, with a maximum change of 0.07 dB over the course of 15 hrs. The transient resonant amplitude change was subsequently dampened for each increasing dosage of antibiotic tested, with 45 µg of erythromycin showing negligible change indicating complete inhibited growth. This AST sensor demonstrated decisive results of antibiotic susceptibility in under 6 hours and shows great promise to further automate the intricate workflow of AST in clinical settings, while providing rapid, sensitive, non-invasive and high-throughput detection capabilities.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».