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.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».