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Enregistrement W4407569202 · doi:10.1111/wrr.70005

Pressure injuries and biofilms: Microbiome, model systems and therapies

2025· review· en· W4407569202 sur OpenAlexaff
Fahad Kabir, Deborah Bow Yue Yung, Waleska Stephanie da Cruz Nizer, Kira Noelle Allison, Sandra Zigic, Emily W. B. Russell, Katrina G. DeZeeuw, Jonah E. Marek, Edana Cassol, Daniel Pletzer, Joerg Overhage

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensSaint-Vincent HospitalCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Otago
Mots-clésMicrobiomeIntensive care medicineMedicineBiofilmImmune systemDysbiosisBioinformaticsImmunologyBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic wounds have emerged as significant clinical problems owing to their increasing incidence and greater recognition of associated morbidity and socio-economic burden. They are defined as wounds that do not progress normally through the stages of healing in a timely and/or orderly manner. Pressure injuries, in particular, represent a serious problem for patients who are elderly or have limited mobility, such as wheelchair users or those who spend most of the day in bed. These injuries often result from prolonged pressure exerted on the skin over the bone. Treatment of pressure injuries is complex and costly. Emerging evidence suggests that the pressure injury microbiome plays a vital role in chronic wound formation and delaying wound healing. Additionally, antibiotics often fail due to the formation of resistant biofilms and the emergence of antimicrobial-resistant bacteria. In this review, we will summarise the current knowledge on: (a) biofilms and microbiomes in pressure injuries; (b) in vitro and in vivo model systems to study pressure injuries, and (c) current therapies and novel treatment approaches. Understanding the complex interactions between microbes and the host immune system in pressure injuries will provide valuable insights to improve patient outcomes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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