Bacteriological profiles of diabetic ulcers in cases of major limb amputation: insights from Solomon Islands
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Solomon Islands, a Western Pacific nation, faces a growing burden of type II diabetes amid chronic healthcare shortages. Surgeons report increased incidence of diabetic amputations; however, data on infection rates and pathology remain scarce. This study describes the microbiology of diabetic ulcers in cases of major limb amputation. Method: Demographic, microbiological and outcome data were extracted from records of patients with diabetes who underwent major limb amputation from 2018–2023 in Solomon Islands. Results: Among 356 adults who underwent major limb amputation, microbiological data were available for 113 (32%). Pus and tissue cultures identified 20 bacterial species—predominantly Pseudomonas aeruginosa (n=27; 24%), mixed enteric organisms (n=25; 23%) and Klebsiella pneumoniae (n=18; 16%). Meticillin-resistant Staphylococcus aureus was identified in one patient. Antibiotic resistance was observed in 62 (55%) cultures, with the highest resistance rates against: ampicillin (31 cases); amoxicillin (31 cases); gentamicin (21 cases); and trimethoprim/sulfamethoxazole (21 cases). Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae and Enterococcus spp. were significantly associated with resistance. Conclusion: The bacterial diversity and high resistance rates identified in this study are concerning given limited access to next-generation antibiotics in Solomon Islands. Further research is needed to evaluate infection management, resistance drivers and clinical outcomes of antibiotic-resistant infections in Solomon Islands.
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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 | 0,000 |
| 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 ».