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Enregistrement W2897013169 · doi:10.1093/ofid/ofy210.1720

2064. Rapid Detection of Carbapenmase-Producing <i>Klebsiella pneumoniae</i> (CPK) Directly from Respiratory Secretion and Clinical Characteristics of Patients with CPK from a 1,200-Bed Tertiary Care Hospital in Thailand

2018· article· en· W2897013169 sur OpenAlexaboutno aff
Preudtipong Noopetch, Rongpong Plongla, Gompol Suwanpimolkul, Tanittha Chatsuwan

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeMedicineInternal medicineRespiratory systemInfection controlMicrobiologyGastroenterologyGeneSurgeryBiologyEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an unmet need for rapid detection of carbapenemase-producing Klebsiella pneumoniae (CPK) for patient care and infection control. The BD MAX™ CRE (automated PCR, Geneohm, Canada) test is the fully automated sample-to-result platform for detection of resistance genes, blaKPC, blaOXA-48 and blaNDM within 2 hours. It has been validated for using with colonies and rectal swab. We aimed to evaluate its performance for detection of carbapenemases genes directly from respiratory samples of the patients whom K. pneumoniae (KP) were identified. A total of 169 KP isolates and respiratory samples were collected from patients admitted to King Chulalongkorn Memorial Hospital, Bangkok, Thailand from June 2017 to December 2017. The automated PCR test was performed directly from respiratory specimens. The results were compared with in-house PCR for detection of carbapenemase genes performed on KP colonies isolated from respiratory specimens as our reference method. Patient and clinical characteristics between patients with CPK and non-CPK were also analyzed. The prevalence of CPK was 10.6% (18/169 isolates). The automated PCR test had 91.12% accuracy, 66.7% sensitivity (95% CI, 40.9–86.6), 94.0% specificity (95% CI, 88.9–86.6), 57.1% positive predictive value (95% CI, 39.5–73.1) and 95.9% negative predictive value (95% CI, 92.48–97.85). Of 18 isolates, blaOXA-48 was the most common carbapenemase gene (17 isolates; 94.4%), followed by blaNDM-1 (7 isolates; 38.9%). A combination of blaOXA-48 and blaNDM-1 was detected in 6 isolates (33.3%). There were 7 (38.8%) colonizations and 11 (61.1%) infections. The significant risk factors for CPK included post-surgery (P = 0.04) and prior antibiotics exposure (P = 0.04). There was a trend toward higher mortality in patients with CPK albeit not significantly (33% vs. 24.5%, P = 0.41). The automated PCR test has an acceptable accuracy with fair sensitivity for the detection of carbapenemase genes. It is unique that OXA-48 and OXA-48/NDM-1 are the most common carbapenemases in our institute. This diagnostic test may be use for rapid diagnosis or infection control purposes. Exposure to antibiotics associated with colonization or infection with CPK. Patients with CPK had higher mortality. All authors: No reported disclosures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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