Recent Advances in the Control of Clinically Important Biofilms
Notice bibliographique
Résumé
Biofilms are complex structures formed by bacteria, fungi, or even viruses on biotic and abiotic surfaces, and they can be found in almost any part of the human body. The prevalence of biofilm-associated diseases has increased in recent years, mainly because of the frequent use of indwelling medical devices that create opportunities for clinically important bacteria and fungi to form biofilms either on the device or on the neighboring tissues. As a result of their resistance to antibiotics and host immunity factors, biofilms have been associated with the development or persistence of several clinically important diseases. The inability to completely eradicate biofilms drastically increases the burden of disease on both the patient and the healthcare system. Therefore, it is crucial to develop innovative ways to tackle the growth and development of biofilms. This review focuses on dental- and implant-associated biofilm infections, their prevalence in humans, and potential therapeutic intervention strategies, including the recent advances in pharmacology and biomedical engineering. It lists current strategies used to control the formation of clinically important biofilms, including novel antibiotics and their carriers, antiseptics and disinfectants, small molecule anti-biofilm agents, surface treatment strategies, and nanostructure functionalization, as well as multifunctional coatings particularly suitable for providing antibacterial effects to the surface of implants, to treat either dental- or implant-related bacterial infections.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».