<i><scp>S</scp>taphylococcus aureus</i> nasal carriage in a <scp>M</scp>oroccan dialysis center and isolates characterization
Notice bibliographique
Résumé
Staphylococcus aureus, which has its ecological niche in the anterior nares, has been shown to cause a variety of infectious diseases mainly for patients in hemodialysis units. We performed this study to evaluate the prevalence of nasal S. aureus carriage among hemodialysis outpatients, to determine the antimicrobial susceptibility of isolates, to characterize the virulence genes, and to identify associated risk factors. Nares swab specimens were obtained from 70 outpatients on hemodialysis between March and June 2010. Samples were plated immediately onto S. aureus specific media and pattern of antibacterial sensitivity was determined using disk diffusion method. Polymerase chain reaction was used to detect nuc, mecA, and genes encoding staphylococcal toxins. Medical record of patients was explored to determine S.aureus carriage risk factors. Nasal screening identified 42.9% S. aureus carriers with only one (3.3%) methicillin-resistant S. aureus isolate. Among the methicillin-susceptible S. aureus isolates, high rate of penicillin resistance (81.8%) has been detected. The identified risk factors were male gender and age ≤ 30 years. Research of virulence factors showed a high genetic diversity among the 30 S. aureus isolates. Twenty-one (70%) of them had at least one virulence gene, of which 3.3% were Panton-Valentine leukocidin (lukS/F-PV) genes. S. aureus carriage must be screened for at regular intervals in hemodialysis patients. Setting up a bacterial surveillance system is one of the strategies to understand the epidemiology of methicillin-resistant S. aureus, to guide local antibiotic policy and prevent spread of antibiotic-resistant S. aureus.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».