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Enregistrement W4402407837 · doi:10.1177/20499361241274200

Spectrum of bacterial pathogens in inflammatory and noninflammatory cutaneous ulcers of American tegumentary leishmaniasis

2024· article· en· W4402407837 sur OpenAlexafffund
Ruwandi Kariyawasam, Bryan Gascon, Priyanka Challa, Jordan Mah, Rachel Lau, Braulio M. Valencia, Alejandro Llanos‐Cuentas, Andrea K. Boggild

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Infectious Disease · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueResearch on Leishmaniasis Studies
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoToronto General HospitalToronto Public HealthUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesPublic Health OntarioUniversity of TorontoTemerty Faculty of Medicine, University of TorontoUniversity Health Network
Mots-clésLeishmaniasisMedicineCutaneous leishmaniasisMicrobiologyLeishmaniaDermatologyImmunologyBiologyParasite hosting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cutaneous leishmaniasis (CL) ulcers exhibiting an inflammatory phenotype, characterized by purulent exudate, erythema, pain, and/or lymphatic involvement, are empirically treated with antibiotics. Objective: The spectrum of bacteria present in localized versus inflammatory phenotypes of CL is elucidated herein. Methods: Filter paper lesion impressions (FPLIs) from 39 patients with CL (19 inflammatory and 20 noninflammatory ulcers) were evaluated via real-time polymerase chain reaction (qPCR) and end-point PCR targeting: Staphylococcus aureus, Enterobacter cloacae, Streptococcus pyogenes, Enterococcus spp., Citrobacter freundii, Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa, Klebsiella pneumoniae, and 16S rDNA. Whole genome sequencing (WGS) was performed on six specimens. Results: In total, 30/39 (77%) patients’ ulcers had ⩾1 bacterium detected, which included the following species: S. aureus ( n = 16, 41%), C. freundii ( n = 13, 33%), P. aeruginosa ( n = 12, 31%), E. cloacae ( n = 12, 31%), K. pneumoniae ( n = 11, 28%), Enterococcus spp. ( n = 7, 18%), E. coli ( n = 6, 15%), and S. pyogenes ( n = 4, 10). Prevalence of bacterial species did not differ by CL phenotype ( p = 0.63). However, patients with inflammatory phenotypes were, on average, over a decade older than patients with noninflammatory phenotypes (42 years vs 27 years) ( p = 0.01). The inflammatory phenotype was more prevalent among ulcers of Leishmania Viannia braziliensis (58%) and L. V. panamensis (83%) compared to those of L. V. guyanensis (20%) ( p = 0.0369). Conclusion: The distribution of flora did not differ between inflammatory and noninflammatory CL phenotypes. Further prospective analysis, including additional WGS studies of all CL ulcers for nonbacterial organisms, is necessary to determine the role of empiric antibiotic therapy in inflammatory and purulent CL.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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