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Enregistrement W2166714797 · doi:10.5539/gjhs.v6n6p126

Comparison of Phenotypic Characteristics and Antimicrobial Resistance Patterns of Clinical Escherichia coli Collected From Two Unrelated Geographical Areas

2014· article· en· W2166714797 sur OpenAlexvenueno aff
Mutasim E. Ibrahim, Naser Eldin Bilal, Mohamed E. Hamid

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscherichia coliAntibiotic resistancePhenotypeAntimicrobialResistance (ecology)MicrobiologyBiologyGeographyGeneticsAntibioticsEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance among pathogenic Escherichia coli is an increasing problem especially in developing countries. AIMS: To compare between resistance patterns of E. coli collected from two unrelated geographical areas. METHODS: A descriptive comparative study was conducted between May 2010 and August 2011. E. coli (n= 402) collected from hospitals in Khartoum state, Sudan and in Aseer region, Saudi Arabia were studied. Identification and antimicrobial susceptibility testing of isolates were performed following standard methods. Multi-drug resistance (MDR) was defined as non-susceptibility to ? three antimicrobials. RESULTS: Of the 402 E. coli isolates studied, MDR patterns were significantly higher among isolates from Sudan than Saudi Arabia [92.2% (214/232) vs. 70.6% (120/170)] (p = 0.000). The resistance rates of E. coli isolates were recorded as follows (Sudan and Saudi Arabia): High to moderate resistance to amoxicillin (97.7% and 94.2%), trimethoprim-sulfamethoxazole (88.3% and 82.5%), tetracycline (77.1% and 74.2%), amoxicillin- clavulanic acid (51.4% and 70%), ceftriaxone (64% and 52.4%) and ciprofloxacin (58.4% and 40%). Low resistance was to ceftazidime (35% and 20%), gentamicin (35% and 17.5%) and nitrofurantoin (22.4% and 11.7%). Resistance to amikacin was uncommon (1.9% and 5%). Significant differences (p < 0.05) in resistance rates of isolates between both countries in term to patient's gender and age. The most frequent MDR phenotypes among isolates were to 7(15.9%) in Khartoum state and to 3(20.8%) in Aseer region. CONCLUSIONS: Variation and emerging of antimicrobial resistance among pathogenic E. coli isolates was observed in both regions. Continuous monitoring of resistance profiles, locally and international surveillance programs are required.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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