Antibiotic Resistance Trends Among Ocular Pathogens in the US—Cumulative Results from the Antibiotic Resistance Monitoring in Ocular Microorganisms (ARMOR) Surveillance Study
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic resistance among ocular pathogens is a public health concern. The multicenter, prospective Antibiotic Resistance Monitoring in Ocular micRoorganisms (ARMOR) study is an ongoing surveillance study designed to report on antibiotic resistance rates and trends among Staphylococcus aureus , coagulase-negative staphylococci (CoNS; includes Staphylococcus epidermidis ), Streptococcus pneumoniae , Pseudomonas aeruginosa , and Haemophilus influenzae isolates from ocular infections. Results for more than 4,000 isolates collected from 2009 –2015, representing 7 years of ARMOR, were recently presented. More than a third of S. aureus and almost half of all CoNS isolates were found to be resistant to methicillin. Staphylococcal isolates also showed high levels of multidrug resistance (resistance to ≥3 antibacterial drug classes) with 76.4% and 73.7% of methicillin-resistant S. aureus (MRSA) and methicillin-resistant CoNS (MRCoNS) isolates, respectively, demonstrating multidrug resistance. Resistance among S. pneumoniae was notable for azithromycin (36.8%) and for penicillin (34.0%), whereas P. aeruginosa and H. influenzae were generally susceptible to the antibiotic classes tested. Longitudinal analyses demonstrated a small decrease in methicillin resistance among S. aureus over the 7-year study period, which may be a result of improved antibiotic stewardship. Continued surveillance of antibiotic resistance among ocular pathogens is warranted.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».