Monitoring the battleground: Antimicrobial resistance, antibiofilm patterns, and virulence factors of wound bacterial isolates from patients in hospital system
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Extensive use of antibiotics in the treatment of bacterial infections has led to a challenge of antibiotic resistance, contributing to morbidity and mortality. Herein, evaluation of bacterial isolates from patients with wound discharge was performed and drug susceptibility patterns examined, with a goal of deciphering antibacterial resistance. A cross-sectional study was conducted between March to June 2022, in which samples were collected from patients with chronic wounds and were inoculated into appropriate media for identification and characterization. The bacterial pathogens were identified using standard microbiological methods. Shockingly, the majority of wound isolates showed positive growth in microbial analysis with high prevalence in male candidates. Further, Staphylococcus aureus 28 (20.7%) was identified as the most predominant pathogen followed by Klebsiella spp . 20 (14.8%), P. aeruginosa spp . 10 (14.8%) and lastly E. coli 6 (4.4%) bacteria in the wound isolates while cotrimoxazole 13 (48.1%) followed by clindamycin 7 (25.9%) and erythromycin 7 (25.9%) were the most antibacterial resistant drugs to both Gram positive and Gram-negative bacteria. Out of the four isolates, 3 (75%) isolates were able to produce the haemolysin and protease and 2 (50%) isolates were able to produce the lipase and phospholipase. The findings herein form a clinical basis for identification of antimicrobial resistance in chronic wounds that can be applied in responsible use of antibacterial in chronic wound management and as an illumination in development of more potent antibiotics for chronic wound treatment
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».