Multiscale modeling approach to assess the impact of antibiotic treatment for COVID-19 on MRSA transmission and alternative immunotherapy treatment options
Notice bibliographique
Résumé
Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus (MRSA) infection can occur alongside or following COVID-19, which is a concern in healthcare settings. The effectiveness of antiviral treatments for COVID-19 depends on a functioning immune response, but antibiotics used for bacterial infections like MRSA can disrupt the immune response and reduce the effectiveness of antiviral treatments. The emergence of MRSA due to excessive antibiotic usage has led to the widespread use of vancomycin as an alternative treatment. Immunomodulatory antibiotics like azithromycin may also be considered. To study the dynamics of these coinfections, a multiscale model was developed. Parameter estimation and sensitivity analysis were performed, revealing influential parameters affecting the reproduction number. Numerical simulations showed that methicillin may increase the population of co-infected cells, while azithromycin can improve the host immune response but has limited impact on MRSA proliferation. Increased efficacy of vancomycin can lead to MRSA eradication. Combination of immunomodulatory antibiotics and vancomycin has minimal effect on co-infected cell population, but increased vancomycin efficacy can reduce coinfection severity. This study emphasizes the importance of continuous research, surveillance, and the development of effective strategies to combat the complexities of COVID-19 and MRSA coinfection.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».