Prevalence and antibiotic resistance of <i>Mycoplasma genitalium</i> among STI clinic attendees in Western Canada: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To determine the prevalence and correlates of M ycoplasma genitalium (MG) infection among men and women, determine the prevalence of gene mutations conferring resistance and compare test performance of female specimen types. Methods A cross-sectional study was conducted on specimens collected for gonorrhoea (NG, Neisseria gonorrhoeae ) and chlamydia (CT, Chlamydia trachomatis ) among male and female Alberta STI clinic attendees using the M. genitalium transcription-mediated amplification-research use only test. Positive specimens were sequenced for 23SrRNA, parC and gyrA genes. Gender-stratified analysis compared test results using χ 2 or Fisher’s exact test, Mann-Whitney U test and logistic regression. Female endocervical and urine specimens were compared. Results A total of 2254 individuals were tested; 53.8% (n=1212) were male. Male prevalence of MG was 5.3%; CT was 5.9% and NG was 1.8%. Correlates of male infection were a non-gonococcal urethritis diagnosis and NG coinfection. MG prevalence for women was 7.2%; CT was 5.8% and NG was 1.8%. Correlates of female infection were younger age, Indigenous/Other ethnicity and CT/NG coinfection. Nearly two-thirds of eligible specimens had mutations associated with macrolide resistance and 12.2% of specimens had a parC mutation signifying possible moxifloxacin resistance. There was high concordance (98.1%) of results between urine and endocervical swabs. Conclusions The high prevalence of MG relative to CT and NG supports the incorporation of MG testing into routine sexually transmissible infection screening. The high rate of resistance to macrolides and moxifloxacin raises concerns about treatment options. The good concordance of results between urine and endocervical swabs supports the use of female urine specimens for testing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».