What Is the Appropriate Meropenem MIC for Screening of Carbapenemase-Producing Enterobacteriaceae in Low-Prevalence Settings?
Notice bibliographique
Résumé
Infection with carbapenemase-producing Enterobacteriaceae (CPE) has been shown to cause significant illness among hospitalized patients. Given the paucity of treatment options, there is a critical need to stop the spread of CPE. However, screening for the presence of CPE in laboratory settings has been challenging. In order to assess the effectiveness of current CPE detection guidelines, we analyzed the meropenem MIC distribution for a large set of clinical Enterobacteriaceae isolates. A total of 1,022 isolates submitted to the Public Health Ontario Laboratories (PHOL) from January 2011 to March 2014 were examined. Only isolates displaying a meropenem or ertapenem MIC of ≥ 0.25 or ≥ 1 μg/ml, respectively, were included. Carbapenemase-positive isolates were identified by multiplex PCR. We identified 189 isolates positive for carbapenemases, which primarily comprised NDM, KPC, and OXA-48-like carbapenemases, and these isolates were largely Klebsiella spp., Escherichia coli, and Enterobacter spp. Interestingly, 14 to 20% of these isolates displayed meropenem MICs within the susceptible range on the basis of CLSI and EUCAST breakpoint interpretive criteria. While the majority of meropenem-susceptible CPE isolates were observed to be E. coli, meropenem susceptibility was not exclusive to any one species/genus or carbapenemase type. Application of CLSI screening recommendations captured only 86% of carbapenemase-producing isolates, whereas application of EUCAST recommendations detected 98.4% of CPE isolates. In a region with a low carbapenemase prevalence, meropenem-based screening approaches require a cutoff MIC near the epidemiological wild-type threshold in order to achieve nearly optimal CPE identification.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».