Therapeutic Bacteriophages for Gram-Negative Bacterial Infections in Animals and Humans
Notice bibliographique
Résumé
Drug-resistant Gram-negative bacterial pathogens are an increasingly serious health threat causing worldwide nosocomial infections with high morbidity and mortality. Of these, the most prevalent and severe are Pseudomonas aeruginosa, Klebsiella pneumoniae, Escherichia coli, Acinetobacter baumannii, and Salmonella typhimurium. The extended use of antibiotics has led to the emergence of multidrug resistance in these bacteria. Drug-inactivating enzymes produced by these bacteria, as well as other resistance mechanisms, render drugs ineffective and make treatment of such infections more difficult and complicated. This makes the development of novel antimicrobial agents an urgent necessity. Bacteriophages, which are bacteria-killing viruses first discovered in 1915, have been used as therapeutic antimicrobials in the past, but their use was abandoned due to the widespread availability of antibiotics in the 20th century. The emergence, however, of drug-resistant pathogens has re-affirmed the need for bacteriophages as therapeutic strategies. This review describes the use of bacteriophages as novel agents to combat this rapidly emerging public health crisis by comprehensively enumerating and discussing the innovative use of bacteriophages in both animal models and in patients infected by Gram-negative bacteria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».