Antibiotics Resistance Profile of Uropathogens Isolated from Al Buraimi Hospital, Sultanate of Oman
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urinary tract infections (UTIs) is a worldwide problem of all age groups and gender. Emerging resistance to antibiotics making difficult in the choice of treatment and management of UTI cases. This study sought to determine the gender wise prevalence of common uropathogens from UTI patients and the resistance profile of uropathogens against commonly used antibiotics.METHOD: This cross sectional study was conducted in Al Buraimi Hospital, Sultanate of Oman. The data of UTI patients visited hospital was analyzed for the isolation of uropathogens from positive urine culture and antimicrobial sensitivity test was performed by disc diffusion method. Descriptive statistics was used to analyze the data using SPSS 21.0 and Microsoft Excel.RESULT: Total 4,480 urine samples were analyzed for isolation of uropathogens and significant bacteriuria were found in total 846 (19%) samples. Overall 728 (86%) Gram-negative and 118 (14%) Gram positive uropathogens were isolated from total (846) positive urine samples and the highest prevalence of isolates was observed in females 542(74%) than males 186(26%). E.coli was found the highest prevalent (50.3%) uropathogens followed by Klebsiella species (13.9%), Pseudomonas (6.3%), A.baumannii (4%), E.Cloacae (2.2%), Proteus species (1.4%), Citrobacter species (1.2%), M. morgani (0.3%) and Serratia species (0.1%). The highest (34.3%) antibiotic resistance was noticed in E.coli against Nalidixic Acid, however, susceptiblity was found against Ceftriaxone, Ceftazidime, Ciprofloxacin and Nitrofurantoin among female and males.CONCLUSION: Overall, β- lactam antibiotics, Cephalosporins, Fluroquiolones, Macrobids would be the first line of drugs and the most effective for the empirical treatment of Gram-negative and Gram-positive uropathogens; however Aminoglycosides, Carbapenems and Polymyxin could be used for the treatment of UTI infections as the second choice.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».