Drug-resistant <i>Acinetobacter baumannii</i> : mortality, emerging treatments, and future pharmacological targets for a WHO priority pathogen
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Acinetobacter baumannii has emerged as a formidable global health concern and is a major contributor to infection-related mortality in critically ill patients worldwide. This versatile Gram-negative bacterium is notorious for its highly plastic genome, which enables the rapid emergence and dissemination of multidrug-resistant (MDR) and extensively drug-resistant (XDR) strains, severely limiting the available treatment options. The genetic flexibility of A. baumannii underpins its arsenal of molecular mechanisms, enabling it to resist a range of antibiotics, from traditional agents to the latest therapeutic advancements available. With the progress made in treatments against Acinetobacter infections and various drugs undergoing clinical trials, the effectiveness of these treatments is often outpaced by the pathogen’s swift evolution of resistance, resulting in alarmingly high rates of treatment failure. In this systematic review of literature spanning 2004–2024, we highlight the high mortality rates associated with infections caused by XDR strains and carbapenem-resistant A. baumannii (CRAB). This review provides a comprehensive examination of the resistance mechanisms deployed by A. baumannii , encompassing both conventional antibiotics and novel agents used in global healthcare settings. In addition, we discuss emerging druggable targets and the inherent challenges in their development, offering strategic insights into next-generation therapeutic programs. A deep profound understanding of the pathogen’s molecular defenses is essential to guide the design of innovative therapies aimed at mitigating the escalating threat posed by A. baumannii .
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle