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Enregistrement W4308371391 · doi:10.1128/spectrum.03601-22

Evaluation of Dilution Susceptibility Testing Methods for Aztreonam in Combination with Avibactam against Enterobacterales

2022· article· en· W4308371391 sur OpenAlexaff
C. J. Kelley, A. Kennedy-Mendez, O. N. Walser, M. T. Thwaites, Francis F. Arhin, Chris M. Pillar, David A. Hufnagel

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Spectrum · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensPfizer (Canada)
Organismes subventionnairesBiomedical Advanced Research and Development AuthorityU.S. Department of Health and Human ServicesAdministration for Strategic Preparedness and Response
Mots-clésBroth microdilutionAgar dilutionAgarAgar Dilution MethodMinimum inhibitory concentrationMicrobiologyIncubationBiologyFood scienceChemistryBacteriaAntimicrobialBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing antibiotic resistance and emergence of pan-resistant isolates threaten the ability to control infections and to provide many other medical interventions such as surgery and chemotherapy, among others. New therapies are required to control emerging resistance mechanisms, including the increase in metallo-β-lactamases. Some new antibiotic combinations provide coverage against highly resistant isolates but are unable to target organisms that produce metallo-β-lactamases. Aztreonam in combination with avibactam provides a broad spectrum of activity against highly resistant isolates that also targets metallo-β-lactamase-producing organisms. An important part of drug development is the ability for clinical labs to determine the susceptibility of isolates to the antimicrobial. This manuscript investigates the in vitro susceptibility testing of aztreonam/avibactam with nonstandard testing conditions and a correlation study between broth microdilution and agar dilution against clinical isolates encoding a variety of resistance mechanisms. Overall, aztreonam/avibactam was generally unaffected by changes in testing conditions and showed strong agar/broth correlation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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