Decreased Azithromycin Susceptibility of<i>Neisseria gonorrhoeae</i>Isolates in Patients Recently Treated with Azithromycin
Notice bibliographique
Résumé
Background: Increasing azithromycin usage and resistance in Neisseria gonorrhoeae threatens current dual treatment. Because antimicrobial exposure influences resistance, we analyzed the association between azithromycin exposure and decreased susceptibility of N. gonorrhoeae. Methods: We included N. gonorrhoeae isolates of patients who visited the Amsterdam STI Clinic between 1999 and 2013 (t0), with another clinic visit in the previous 60 days (t-1). Exposure was defined as the prescription of azithromycin at t-1. Using multivariable linear regression, we assessed the association between exposure and azithromycin minimum inhibitory concentration (MIC). Whole genome sequencing (WGS) was performed to produce a phylogeny and identify multilocus sequence types (MLST), N. gonorrhoeae multiantigen sequence types (NG-MAST), and molecular markers of azithromycin resistance. Results: We included 323 isolates; 212 were unexposed to azithromycin, 14 were exposed ≤30 days, and 97 were exposed between 31 and 60 days before isolation. Mean azithromycin MIC was 0.28 mg/L (range, <0.016-24 mg/L). Linear regression adjusted for age, ethnicity, infection site, and calendar year showed a significant association between azithromycin exposure ≤30 days and MIC (β, 1.00; 95% confidence interval, 0.44-1.56; P = .002). WGS was performed on 31 isolates: 14 unexposed, 14 exposed to azithromycin ≤30 days before isolation, and 3 t-1 isolates. Exposure to azithromycin was significantly associated with A39T or G45D mtrR mutations (P = .046) but not with MLST or NG-MAST types. Conclusions: The results suggest that frequent azithromycin use in populations at high risk of contracting N. gonorrhoeae induces an increase in MIC and may result in resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».