417Comparison of ESBL rates and susceptibility of E. coli from IAI in the USA, Canada, and Mexico 2009-2013
Notice bibliographique
Résumé
Background. Extended-spectrum β-lactamase (ESBL) producing E. coli are multi-drug resistant and pose therapeutic challenges worldwide. This report from the Study for Monitoring Antimicrobial Resistance Trends (SMART) compares ESBL rates and susceptibility of E. coli from IAI from the USA, Canada, and Mexico in 2009-2013. Methods. 44 laboratories (28 USA, 12 Canada, 4 Mexico) each collected up to 100 consecutive gram-negative organisms from IAI each year; 5,183 of 12,421 (42%) were E. coli. Susceptibility was determined using CLSI broth microdilution methods and breakpoints. Trends in ESBL rates were assessed with the Cochran-Armitage test. Results. From 2009-2013, the proportion of ESBL+ E. coli showed significant increasing trends in all three countries. Susceptibility of selected drugs in 2013 (values ≥90% are shaded) and ESBL rates from 2009-2013 are shown in the table. Sensitivity analysis for the USA using only the 13 sites that submitted isolates in all 5 years confirmed the increasing ESBL rates (6, 6, 10, 6, and 14% in the years 2009-2013); however, a similar analysis for Canada did not find a significant trend (in 5 of 12 sites) in part due to a larger drop in 2013 than in the full analysis (9, 8, 11, 19, 10%). All 4 Mexican sites participated in all 5 years. In 2013, only AMK, ETP and IPM showed %S >90% in all 3 countries against E. coli. The much higher ESBL rate in Mexico corresponded to dramatically lower susceptibility rates than North America to most other drugs. Despite having significantly lower ESBL+ E. coli rates than Mexico, the US and Canada must take steps to contain further spread of these organisms, and Mexico itself must continue efforts (such as restricting fluoroquinolone use) to address this situation in which ESBL+ is the predominant phenotype among E. coli. Conclusion. E. coli ESBL rates were much higher in Mexico, and although all 3 countries showed increasing trends in the full analysis, they appear to be leveling off in Canada and Mexico. Disclosures. R. Badal, Merck: Independent Contractor, Consulting fee S. Lob, Merck: Independent Contractor, Consulting fee M. Hackel, Merck: Independent Contractor, Consulting fee S. Bouchillon, Merck: Independent Contractor, Consulting fee A. Johnson, Merck: Independent Contractor, Consulting fee D. Hoban, Merck: Independent Contractor, Consulting fee D. Sahm, Merck: Independent Contractor, Consulting fee
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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 ».