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Enregistrement W7062321359

Synergistic effects of Non Contact Induction Heating & Antibiotics on Staphylococcus aureus Biofilm

2020· article· en· W7062321359 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmAntibioticsStaphylococcus aureusAntimicrobialExtracellular polymeric substanceBacteria
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Staphylococcus aureus is a major cause of prosthetic joint infection (PJI) in which it forms adherent biofilms, thick aggregates of extracellular polymeric substances (EPS) produced by the bacteria. Biofilm associated infections are difficult to treat as they have increased resistance to various antimicrobial agents, which means infected implants often require multiple procedures and prolonged antibiotic therapy. However, a new and emerging method of treatment of PJI is non-contact induction heating (NCIH) of metal implants. We sought to investigate the feasibility and effectiveness of NCIH along with synergistic effects of antibiotics (Vancomycin) in reducing bacterial load within surface associated biofilms in vitro on stainless steel and titanium washers.\nOur preliminary results support the hypothesis that NCIH of metal implants is effective in reducing bacterial load of S. aureus within a biofilm in vitro. In our study, the synergistical use of the dual treatment strategy (heat and antibiotics) resulted in a ~1000-fold total decrease in CFUs/ml (~3 log reduction). This suggests the potential synergistic effect between the heat and antibiotic treatment against biofilms. These results can be further explored as a new treatment modality for PJI and infections of orthopedic implants. Future work in this study will investigate if NCIH can be used synergistically with antibiotics to more effectively eliminate biofilm associated infections

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,223 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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