Illness Severity in Community-Onset Invasive Staphylococcus aureus Infection and the Presence of Virulence Genes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is uncertain whether particular clones causing invasive community-onset methicillin-resistant and methicillin-sensitive Staphylococcus aureus (cMRSA/cMSSA) infection differ in virulence. METHODS: Invasive cMRSA and cMSSA cases were prospectively identified. Principal component analysis was used to derive an illness severity score (ISS) from clinical data, including 30-day mortality, requirement for intensive hospital support, the presence of bloodstream infection, and hospital length of stay. The mean ISS for each S. aureus clone (based on MLST) was compared with its DNA microarray-based genotype. RESULTS: Fifty-seven cMRSA and 50 cMSSA infections were analyzed. Ten clones caused 82 (77%) of these infections and had an ISS calculated. The enterotoxin gene cluster (egc) and the collagen adhesin (cna) gene were found in 4 of the 5 highest-ranked clones (ST47-MSSA, ST30-MRSA-IV[2B], ST45-MSSA, and ST22-MRSA-IV[2B]) compared with none and 1 of the lowest 5 ranked clones, respectively. cMSSA clones caused more severe infection than cMRSA clones. The lukF/lukS Panton-Valentine leukocidin (PVL) genes did not directly correlate with the ISS, being present in the second, fourth, and 10th most virulent clones. CONCLUSIONS: The clinical severity of invasive cMRSA and cMSSA infection is likely to be attributable to the isolates' entire genotype rather than a single putative virulence determinant such as PVL.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».