Influence of Peritoneal Dialysis Solution Type and Strength on Bacterial Growth
Notice bibliographique
Résumé
Background: The role of solution type and strength on peritonitis risk is unclear in patients receiving peritoneal dialysis (PD). We evaluated the in vitro growth characteristics (inhibition or promotion) of common peritonitis bacterial species in various PD solution types. Methods: Common bacterial pathogens including: Staphylococcus aureus (SA), Staphylococcus epidermidis (SE), Pseudomonas aeruginosa (PA), and Enterococcus faecalis (EF) were cultured in a compatible growth medium overnight (Brain heart infusion, Luria-Bertani broth, or Todd Hewitt broth). An aliquot from the cultures was grown in a 1:1 combination of growth media (control- CON) + PD solution (Baxter: 1.5%, 2.5%, 4.25% dextrose (DEX), and 7.5% icodextrin (ICO)). All cultures were incubated in glass tubes aerobically for 16 h and 20 h at 37 °C; growth at 16h is reported due to minimal increase after that. Bacterial concentrations were measured by optical density of each sample at 600 nm (OD600) and a mean of three independent experiments were taken. The error bars represent the standard deviations. Results: Compared to control, PA growth was most robust in combined growth media and PD fluid (Figure: growth in PD fluid to growth medium 1:1 mixture at 16h). In particular, PA underwent stronger growth in DEX (p <0.001 DEX vs CON) and grew less in ICO versus all DEX (p = 0.002). In contrast, SA had greater growth in ICO versus all DEX (p < 0.001). EF demonstrated the weakest growth in growth medium + PD fluid. Conclusions: Common PD-associated bacteria appear to grow similarly in routine PD fluids with the most favorable growth environment for SE. When PD fluids are combined with growth media to better simulate physiologic conditions, ICO limits PA and DEX limits SA growth. Further research is warranted in clinical settings.
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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 | 0,001 |
| 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 ».