Prevalence of meticillin‐resistant <i>Staphylococcus pseudintermedius</i> (MRSP) from skin and carriage sites of dogs after treatment of their meticillin‐resistant or meticillin‐sensitive staphylococcal pyoderma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Meticillin-resistant staphylococci are significant pathogens in veterinary dermatology, yet longitudinal studies of the impact of routine antimicrobial therapy on emergence or resolution of resistance are lacking. OBJECTIVES: To determine the prevalence of meticillin-resistant staphylococci on skin and carriage sites in dogs with bacterial pyoderma and evaluate the prevalence of meticillin-resistant Staphylococcus pseudintermedius (MRSP) colonization after successful treatment of pyoderma. ANIMALS: One hundred and seventy-three dogs that presented to a dermatology referral service with pyoderma and 41 healthy control dogs. METHODS: Skin, nasal and rectal swabs for bacterial culture were collected at the time of referral and after clinical resolution of the pyoderma. Meticillin resistance was confirmed by demonstration of penicillin binding protein 2a antigen. RESULTS: Initially, skin cultures yielded MRSP in 70 (40.5%) dogs, meticillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in three (1.7%) and meticillin-resistant Staphylococcus schleiferi ssp. coagulans (MRSScoag) in five (2.9%). Samples collected from the nose and rectum (carriage sites) yielded MRSP in 59 (34.1%) dogs, MRSA in 11 (6.4%) and MRSScoag in seven (4.0%). One hundred and two dogs were available for follow-up cultures after clinical cure. Of 42 dogs initially diagnosed with MRSP pyoderma, MRSP was isolated at follow-up from skin in 19 (45.2%) and carriage sites in 20 (47.6%). Of 60 dogs that did not have MRSP pyoderma initially, MRSP was isolated post-treatment from the skin in 17 (28.3%), and MRSP from carriage sites increased from 7.8% (initially) to 26.7% (P = 0.0022). CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Colonization by MRSP often persists after resolution of MRSP pyoderma. Acquisition of MRSP during treatment appears to be common.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».