Rates of increase of antibiotic resistance and ambient temperature in Europe: a cross-national analysis of 28 countries between 2000-2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Widely recognized as a major public health threat globally, the rapid increase of antibiotic resistance in bacteria could soon render our most effective method to combat infections obsolete. Factors influencing the burden of resistance in human populations remain poorly described, though temperature is known to play an important role in mechanisms at the bacterial level. Methods We performed an ecologic analysis of country level antibiotic resistance prevalence in 3 common bacterial pathogens across 28 countries in Europe, and used multivariable models to evaluate associations with minimum temperature and other predictors over a 17-year period (2000-2016). We quantified the effects of minimum temperature, population density, and antibiotic consumption on the rate of change of antibiotic resistance across geographies. Findings For three common bacterial pathogens and four classes of antibiotics, we found evidence of a long-term effect of ambient minimum temperature on rates of increase of antibiotic resistance across 28 countries in Europe between 2000-2016. Specifically, we show that across all antibiotic classes for the pathogens E. coli and K. pneumoniae , European countries with 10°C warmer ambient temperatures have experienced more rapid increases in antibiotic resistance over the 17-year period, ranging between 0.33%/year (95% CI 0.2, 0.5) and 1.2%/year (0.4, 1.9), even after accounting for recognized drivers of resistance including antibiotic consumption and population density. We found a decreasing relationship for S. aureus and methicillin of −0.4%/year (95% CI −0.7, 0.0), reflecting widespread declines in MRSA across Europe over the study period. Interpretation Ambient temperature may be an important modulator of the rate of change of antibiotic resistance. Our findings suggest that rising temperatures globally may hasten the spread of resistance and complicate efforts to mitigate it. Funding Canadian Institutes of Health Research Fellowship (D.R.M.).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».