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Enregistrement W1494430785 · doi:10.1089/mdr.2014.0121

Molecular Characterization of Carbapenemase Production Among Gram-Negative Bacteria in Saudi Arabia

2015· article· en· W1494430785 sur OpenAlexaff
Ziad A. Memish, Abdullah M. Assiri, Malak Almasri, Hala Roshdy, H. Hathout, Martin Kaase, Sören Gatermann, Saber Yezli

Notice bibliographique

RevueMicrobial Drug Resistance · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcinetobacter baumanniiMicrobiologyPseudomonas aeruginosaBiologyAcinetobacterInfection controlCarbapenemBacteriaEnterobacterGeneAntibioticsMedicineGeneticsIntensive care medicineEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We characterized the molecular basis of carbapenemase production in carbapenem-resistant Gram-negative bacteria isolated from hospitalized patients from Saudi Arabia in the year 2012. Isolates were collected from across the Kingdom and phenotypically tested for carbapenemase production. Polymerase chain reaction detection of carbapenemase genes was also performed. Our results indicate that in Saudi Arabia, OXA-48 and NDM-1 are the dominant carbapenemases among Enterobacteriaceae with low prevalence of VIM. The latter is the most prevalent metallo-beta-lactamase in Pseudomonas aeruginosa, whereas oxacillinases, OXA-23 in particular, are the dominant carbapenemases in Acinetobacter baumannii. No KPC or IMP genes were detected. Our study is the first report of OXA-48, NDM-1, and VIM-4 enzymes in Enterobacter from the Kingdom. Also it is the first report of OXA-72 and NDM-1 in A. baumannii in Saudi Arabia, and the coexistence of blaOXA-23 and blaNDM-1 genes in this species in the country. Awareness of the role of international travel in the spread of carbapenem-resistant determinants in the Kingdom, as well as effective infection control interventions in hospitals and strict antimicrobial stewardship in healthcare facilities and the community are keys to combat the rise of carbapenemase producers in the Kingdom.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations88
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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