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Enregistrement W4409729441 · doi:10.3390/antibiotics14050427

Overcoming Pseudomonas aeruginosa in Chronic Suppurative Lung Disease: Prevalence, Treatment Challenges, and the Promise of Bacteriophage Therapy

2025· review· en· W4409729441 sur OpenAlexaff
Jagdev Singh, Melinda Solomon, Jonathan R. Iredell, Hiran Selvadurai

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésPseudomonas aeruginosaPhage therapyMedicineCystic fibrosisAntibioticsIntensive care medicineAntibiotic resistanceDiseaseBacteriophageClinical trialImmunologyMicrobiologyInternal medicineBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pseudomonas aeruginosa, a multidrug-resistant pathogen, significantly impacts patients with chronic respiratory conditions like cystic fibrosis (CF) and non-CF chronic suppurative lung disease (CSLD), contributing to progressive lung damage and poor clinical outcomes. This bacterium thrives in the airway environments of individuals with impaired mucociliary clearance, leading to persistent infections and increased morbidity and mortality. Despite advancements in management of these conditions, treatment failure remains common, emphasising the need for alternative or adjunctive treatment strategies. Bacteriophage therapy, an emerging approach utilising viruses that specifically target bacteria, offers a potential solution to combat P. aeruginosa infections resistant to conventional antibiotics. This review examines the prevalence and disease burden of P. aeruginosa in CF and CSLD, explores the mechanisms behind antibiotic resistance, the promising role of bacteriophage therapy and clinical trials in this sphere.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,945

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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