Hospital Drains as Reservoirs of Pseudomonas aeruginosa: Multiple-Locus Variable-Number of Tandem Repeats Analysis Genotypes Recovered from Faucets, Sink Surfaces and Patients
Notice bibliographique
Résumé
Identifying environmental sources of Pseudomonas aeruginosa (Pa) related to hospital-acquired infections represents a key challenge for public health. Biofilms in water systems offer protection and favorable growth conditions, and are prime reservoirs of microorganisms. A comparative genotyping survey assessing the relationship between Pa strains recovered in hospital sink biofilm and isolated in clinical specimens was conducted. Environmental strains from drain, faucet and sink-surface biofilm were recovered by a culture method after an incubation time ranging from 48 to 240 h. The genotyping of 38 environmental and 32 clinical isolates was performed using a multiple-locus variable-number of tandem repeats analysis (MLVA). More than one-third of Pa isolates were only cultivable following ≥48 h of incubation, and were predominantly from faucet and sink-surface biofilms. In total, 41/70 strains were grouped within eight genotypes (A to H). Genotype B grouped a clinical and an environmental strain isolated in the same ward, 5 months apart, suggesting this genotype could thrive in both contexts. Genotype E grouped environmental isolates that were highly prevalent throughout the hospital and that required a longer incubation time. The results from the multi-hospital follow-up study support the drain as an important reservoir of Pa dissemination to faucets, sink surfaces and patients. Optimizing the recovery of environmental strains will strengthen epidemiological investigations, facilitate pathway identification, and assist in identifying and controlling the reservoirs potentially associated to hospital-acquired infections.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».