Co-infection with Campylobacter jejuni Subtypes in Patients with Acute Gastroenteritis
Bibliographic record
Abstract
AraştırmaÖZET Amaç: Bu çalışmada, C. jejuni'nin farklı alt tiplerine bağlı üç gastroenterit olgusunda saptanan koenfeksiyonun değerlendirilmesi amaçlanmıştır.Gereç ve Yöntem: Üç hastaya ait fekal örnekten elde edilen izolatların tanımlanmasında fenotipik ve moleküler testlerden yararlanılmıştır.Antibiyotik duyarlılığı, disk difüzyon yöntemi ile değerlendirilmiştir.Testte ampisilin, amikasin, sefotaksim, tetrasiklin, piperasilintazobaktam, eritromisin, klindamisin, nalidiksik asit, siprofloksasin ve levofloksasin antibiyotik diskleri kullanılmıştır.Sonuçlar CLSI kriterlerine göre değerlendirilmiştir.İzolatların moleküler tiplendirmesi için ERIC-PCR'den yararlanılmıştır.Bulgular: Gastroenteritli 3 hastaya ait örneğin kültürel değerlendirmesi sonucunda mCCD agarda üreyen izolatların tümü konvansiyonel ve moleküler yöntemler ile C. jejuni olarak tanımlanmışlardır.Her örneğe ait 2 izolatın antibiyotik duyarlılık paternlerinin ve ERIC-PCR'de elde edilen bant profillerinin farklılık gösterdiği saptanmıştır.Araştırmadaki koenfeksiyon oranı %1.7 olarak belirlenmiştir.Sonuç: Bilgilerimize göre bu araştırma, C. jejuni alt tipleri tarafından meydana getirilen koenfeksiyonu tanımlayan ülkemizde yapılmış ilk çalışmadır.Klinik mikrobiyoloji laboratuvarları'nda fekal kültürlerin kampilobakterler yönünden değerlendirilmesinde, petrilerdeki farklı koloni tiplerinin tümünün göz önünde bulundurularak tanımlanması, antibiyotik duyarlılık testlerinin yapılması ve klinik tedavinin buna göre yönlendirilmesinin yararlı olacağı sonucuna varılmıştır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".