Optical coherence tomography-based detection of orthopaedic implant biofilms formed by Methicillin-resistant S.aureus (MRSA)
Notice bibliographique
Résumé
Orthopaedic implant-associated infections cause serious complications primarily attributed to bacterial biofilm formation and often characterized by increased antibiotic resistance and diminished treatment response. There is currently a lack of imaging modalities that can directly visualize biofilms to determine the location and extent of contamination. Optical coherence tomography (OCT) is a portable, non-invasive, high-resolution imaging modality with the potential to fulfill this unmet need. In this study, we aim to evaluate the efficacy of OCT in detecting biofilms formed by life- and limb-threatening bacteria on orthopaedic implants. Bioluminescent strain SAP231 of methicillin-resistant <i>S. aureus</i> (MRSA) was used to grow biofilms on the surfaces of titanium and stainless-steel orthopaedic hardware situated inside custom-designed macrofluidic devices, allowing continuous nutrient broth supply and waste removal. Three-dimensional OCT images of each piece of hardware were obtained every 24 hours with subsequent bioluminescence imaging using the PerkinElmer IVIS Spectrum. OCT texture analysis based on multi-parametric fitting approach was developed and validated against IVIS quantification for accurate identification of live MRSA signatures. The monitoring of biofilm formation and measurement of film thicknesses starting at 12 micrometers and reaching 180 micrometers in 72 hours on metal hardware is demonstrated. This proof-of-concept study highlights the ability of OCT to detect and quantify the formation of MRSA bacterial biofilms in a high fidelity orthopaedic implant biofilm model in vitro, opening avenues for translation of this technique to preclinical models of contaminated orthopaedic trauma surgery and further clinical translation.
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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 | 0,002 |
| 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 ».