The polymicrobial nature of airway infections in cystic fibrosis: Cangene Gold Medal LectureThis article is based on a presentation by Dr. Christopher Sibley at the 60th Annual Meeting of the Canadian Society of Microbiologists in Hamilton, Ontario, on 15 June 2010. Dr. Sibley was the recipient of the 2010 Cangene Gold Medal as the Canadian Graduate Student Microbiologist of the Year, an annual award sponsored by Cangene Corporation intended to recognize excellence in graduate research.
Notice bibliographique
Résumé
Microbial communities characterize the airways of cystic fibrosis (CF) patients. Members of these diverse and dynamic communities can be thought of as pathogens, benign commensals, or synergens--organisms not considered pathogens in the traditional sense but with the capacity to alter the pathogenesis of the community through microbe-microbe or polymicrobe-host interactions. Very few bacterial pathogens have been implicated as clinically relevant in CF; however, the CF airway microbiome can be a reservoir of previously unrecognized but clinically relevant organisms. A combination of culture-dependent and culture-independent approaches provides a more comprehensive perspective of CF microbiology than either approach alone. Here we review these concepts, highlight the future challenges for CF microbiology, and discuss the implications for the management of CF airway infections. We suggest that the success of treatment interventions for chronic CF lung disease will rely on the context of the microbes within microbial communities. The microbiology of CF airways may serve as a model to investigate the emergent properties of other clinically relevant microbial communities in the human body.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».