Antibiotic tolerance among clinical isolates: mechanisms, detection, prevalence, and significance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Antibiotic treatment failures in the absence of resistance are not uncommon. Recently, attention has grown around the phenomenon of antibiotic tolerance, an underappreciated contributor to recalcitrant infections first detected in the 1970s. Tolerance describes the ability of a bacterial population to survive transient exposure to an otherwise lethal concentration of antibiotic without exhibiting resistance. With advances in genomics, we are gaining a better understanding of the molecular mechanisms behind tolerance, and several studies have sought to examine the clinical prevalence of tolerance. Attempts have also been made to assess the clinical significance of tolerance through in vivo infection models and prospective/retrospective clinical studies. Here, we review the data available on the molecular mechanisms, detection, prevalence, and clinical significance of genotypic tolerance that span ~50 years. We discuss the need for standardized methodology and interpretation criteria for tolerance detection and the impact that methodological inconsistencies have on our ability to accurately assess the scale of the problem. In terms of the clinical significance of tolerance, studies suggest that tolerance contributes to worse outcomes for patients (e.g., higher mortality, prolonged hospitalization), but historical data from animal models are varied. Furthermore, we lack the necessary information to effectively treat tolerant infections. Overall, while the tolerance field is gaining much-needed traction, the underlying clinical significance of tolerance that underpins all tolerance research is still far from clear and requires attention.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle