Demographic analysis of antimicrobial resistance among Streptococcus pneumoniae: worldwide results from PROTEKT 1999–2000
Notice bibliographique
Résumé
DESIGN: The influence of demographic factors upon antimicrobial resistance among 3362 isolates of Streptococcus pneumoniae from 25 countries was investigated, using univariate comparison and multivariate logistic regression. RESULTS: Eleven countries had significantly higher rates (Odds ratios [OR]: 2.50-64.79) of penicillin and/or erythromycin resistance than the UK. After taking country effects into account, rates of penicillin resistance (OR 1.98) and erythromycin resistance (OR 1.89) were significantly higher among infants than adults. Fewer (OR 0.69) erythromycin-resistant isolates were collected from male than female patients. There was no difference in the incidence of penicillin or erythromycin resistance among inpatients or outpatients. Penicillin resistance was more prevalent among ear swabs than blood cultures (OR 2.07). Erm(B), the predominant macrolide resistance mechanism across all age groups, was particularly prevalent among bronchoalveolar lavage (69.1%) and sinus (68.8%) isolates. Isolates possessing both erm(B) and mef(A) were generally collected from South Korea and were most common among infants and children (10.3%) and ear samples (17.3%). Telithromycin susceptibility was >99.5%, irrespective of demography. CONCLUSIONS: Although demography had a significant impact on antimicrobial resistance of pneumococci, telithromycin remained highly active across all demographic groups.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».