Detection of bacterial fluorescence from in vivo wound biofilms using a point‐of‐care fluorescence imaging device
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
Abstract Wound biofilms must be identified to target disruption and bacterial eradication but are challenging to detect with standard clinical assessment. This study tested whether bacterial fluorescence imaging could detect porphyrin‐producing bacteria within a biofilm using well‐established in vivo models. Mouse wounds were inoculated on Day 0 with planktonic bacteria (n = 39, porphyrin‐producing and non‐porphyrin‐producing species, 10 7 colony forming units (CFU)/wound) or with polymicrobial biofilms (n = 16, 3 biofilms per mouse, each with 1:1:1 parts Staphylococcus aureus/Escherichia coli/Enterobacter cloacae , 10 7 CFU/biofilm) that were grown in vitro . Mouse wounds inoculated with biofilm underwent fluorescence imaging up to Day 4 or 5. Wounds were then excised and sent for microbiological analysis. Bacteria‐matrix interaction was assessed with scanning electron microscopy (SEM) and histopathology. A total of 48 hours after inoculation with planktonic bacteria or biofilm, red fluorescence was readily detected in wounds; red fluorescence intensified up to Day 4. Red fluorescence from biofilms persisted in excised wound tissue post‐wash. SEM and histopathology confirmed bacteria‐matrix interaction. This pre‐clinical study is the first to demonstrate the fluorescence detection of bacterial biofilm in vivo using a point‐of‐care wound imaging device. These findings have implications for clinicians targeting biofilm and may facilitate improved visualisation and removal of biofilms.
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.
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) | 0,000 | 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