Laboratory-Based Surveillance of Neisseria meningitidis Isolates from Disease Cases in Latin American and Caribbean Countries, SIREVA II 2006–2010
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Published data on the epidemiology of meningococcal disease in Latin America and the Caribbean region is scarce and, when available, it is often published in Spanish and/or in non-peer-reviewed journals, making it difficult for the international scientific community to have access. METHODS: Laboratory data on 4,735 Neisseria meningitidis strains was collected and reported by the National Reference Laboratories in 19 Latin American countries and the Caribbean Epidemiology Centre (CAREC) between 2006 and 2010 as part of the work carried out by the SIREVA II network. Serogroup and MIC to penicillin, rifampin and chloramphenicol were determined. RESULTS: Isolates were mainly obtained from patients <5 years, but each year around 25% of isolates came from adult patients. Serogroup distribution was highly variable among countries. Serogroup C was the main cause of disease in Brazil; the majority of disease seen in the Southern cone was caused by serogroup B, but serogroup W135 strains have increased in recent years. In the Andean and Mexico, Central America and Caribbean regions, serogroups B and C were equally present, and serogroup Y was frequently isolated. Isolates were generally susceptible to chloramphenicol, penicillin and rifampin, but almost 60% of isolates characterized in Southern cone countries presented intermediate resistance to penicillin. Five rifampin-resistant isolates have been isolated in Uruguay and Brazil. CONCLUSIONS: Serogroup distribution is highly variable among countries, but some geographic structuring can be inferred from these data. Epidemiological and laboratory data are scarce among Andean and Mexico, Central America and Caribbean countries. Evaluation and implementation of corrective measures on disease surveillance and reporting systems and the implementation of molecular diagnostic techniques and molecular characterization on meningococcal isolates are advised.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».