Detection and prevalence of carbapenem-resistant Gram-negative bacteria among European laboratories in the COMBACTE network: a COMBACTE LAB-Net survey
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) represents a global public health threat that jeopardises the progress medicine has made over the last century. To confront AMR, the Innovative Medicines Initiative (IMI) has supported the development of a large network of hospitals and laboratories in Europe as part of the New Drugs for Bad Bugs (ND4BB) programme and the COMBACTE projects. COMBACTE LAB-Net conducted a pilot survey on distribution and usage of carbapenem resistance detection methods among laboratories in the COMBACTE network in two clinical trials as part of the COMBACTE-CARE project. The survey was sent out to 211 laboratories in 20 European countries between May 2015 and June 2017. Answers were collected from 165 laboratories (78%). Sixty laboratories (36%) reported an outbreak of carbapenem-resistant (CR) Enterobacteriaceae during one of the two years preceding the completion of the survey. High rates of CR Acinetobacter spp. above 50% were reported by 74 laboratories (47%), particularly in the Western Balkan countries where the rates were sometimes higher than 90%. Apart from determining the antimicrobial susceptibility of isolates, laboratories also used various methods, such as Matrix Assisted Laser Desorption Ionization - Time of Flight (MALDI-TOF), Carbapenemase Nordmann-Poirel (Carba NP) test or molecular methods, to detect CR Gram-negative bacteria. The survey resulted in the selection of sites with high resistance rates that successfully recruited many patients in the EURECA observational clinical trial.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».