Evaluation of role of Tigecycline among clinically significant multidrug resistant pathogens from a tertiary care hospital
Notice bibliographique
Résumé
<ns7:p> Background Tigecycline, a glycylcycline antibiotic is a promising option for the treatment of single or multidrug resistant pathogens. The aim of the study was to evaluate the in-vitro Tigecycline susceptibility of various pathogens from clinical samples received at the tertiary care hospitals in South India. Methods The analysis of specimens from patients admitted were carried out in this prospective cross sectional study. The identification and antimicrobial susceptibility testing was performed by semi-automated Vitek 2 systems and Kirby Bauer method. Pattern of data analysis was done by descriptive statistics. Results Among 2574 isolates, 812 isolates were gram positive pathogens and 1762 isolates were gram negative pathogens. Resistance to Tigecycline was more common among gram negative pathogens (18.62%) in comparison to the gram positive pathogens (0.49%). Among 740 Extended Spectrum Beta Lactamases (ESBL) producers such as <ns7:italic>Klebsiella</ns7:italic> species & <ns7:italic>E coli</ns7:italic> , 629 isolates were susceptible, and 93 isolates were resistant to the tigecycline. All the methicillin resistant <ns7:italic>Staphylococcus aureus</ns7:italic> (MRSA) isolates were susceptible to tigecycline. Conclusion Multidrug resistant (MDR) pathogens like <ns7:italic>Acinetobacter</ns7:italic> species, and <ns7:italic>Klebsiella</ns7:italic> species were found to be highly effective <ns7:italic>in vitro</ns7:italic> to tigecycline for elimination of infections caused by both gram positive and gram negative pathogens. The use of combination therapy becomes crucial to prevent the development of Pan Drug resistance. </ns7:p>
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».