In vitro activity of cefiderocol against Gram-negative pathogens isolated from people with cystic fibrosis and bronchiectasis
Notice bibliographique
Résumé
Gram-negative pathogens causing respiratory infection in people with cystic fibrosis and bronchiectasis are becoming progressively more resistant to conventional antibiotics. Although cefiderocol is licensed for the treatment of infections due to Gram-negative organisms, there is limited data on the activity of cefiderocol against pathogens associated with chronic respiratory diseases. The aim of this study was to determine the susceptibility of Gram-negative pathogens from cystic fibrosis and bronchiectasis to cefiderocol and comparator antibiotics. Minimal inhibitory concentrations (MICs) of cefiderocol and 15 comparator antibiotics were determined by broth microdilution against 300 respiratory isolates: Burkholderia spp., Stenotrophomonas spp., Achromobacter spp., Ralstonia spp. and Pandoraea spp. and used to calculate the MIC of each antibiotic required to inhibit 50% (MIC50) and 90% (MIC90) of isolates. The MIC50 and MIC90 of cefiderocol for all 300 isolates tested was 0.25 and 32 mg/L with 232 (77.3%) isolates having an MIC value ≤2 mg/L. In addition, cefiderocol demonstrated excellent activity against Stenotrophomonas spp. and Achromobacter spp. isolates with 86.7% and 87.2%, respectively, exhibiting an MIC of 2 mg/L. Tigecycline also demonstrated good activity against all isolates with an MIC50 of <0.5 mg/L. These in vitro data demonstrated that cefiderocol had greater activity than most comparator antibiotics and could be an alternative treatment option for respiratory infection caused by these pathogens that has not responded to first line therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».