Investigation of a Carbapenemase-producing Acinetobacter baumannii outbreak using whole genome sequencing versus a standard epidemiologic investigation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The standard epidemiologic investigation of outbreaks typically relies on spatiotemporal data and pulsed-field gel electrophoresis (PFGE), but whole genome sequencing (WGS) is becoming increasingly used. This investigation aimed to characterize a carbapenemase-producing Acinetobacter baumannii (CPAb) nosocomial outbreak using WGS compared to a standard outbreak investigation. Methods The CPAb outbreak occurred in a single center between 2012 and 2014. The standard investigation used spatiotemporal data and PFGE to generate a chain of transmission. A separate WGS investigation generated a chain of transmission based solely on WGS and date of sampling and was blinded to all other spatiotemporal data and PFGE. Core single nucleotide variant (SNV) phylogenetic analysis was performed on WGS data generated using the Illumina MiSeq platform. The chains of transmission were compared quantitatively and qualitatively to assess the concordance between both methods. Results 28 colonized and infected cases were included. Of the 27 transmission events identified using the standard investigation, 12 (44%) were identical to the transmission events using WGS. WGS identified several transmission events that had not been detected by traditional method, and numerous transmission events that had occurred on different hospital wards than suspected by standard methods. The average number (standard deviation [SD]) of SNVs per transmission events was 1.63 (SD, 1.31) by traditional method and 0.63 (SD, 0.79) by WGS ( p = 0.001) All isolates harbored the rare carbapenemase bla OXA-237 . Conclusions The traditional and WGS investigations had moderate concordance. When used alongside epidemiologic data and clinical information, WGS could help improve the mapping of transmission events.
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Prédiction distillée sur la base complète
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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