Genomic Epidemiology of Major Extraintestinal Pathogenic Escherichia coli Lineages Causing Urinary Tract Infections in Young Women Across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A few extraintestinal pathogenic Escherichia coli (ExPEC) multilocus sequence types (STs) cause the majority of community-acquired urinary tract infections (UTIs). We examine the genomic epidemiology of major ExPEC lineages, specifically factors associated with intestinal acquisition. Methods A total of 385 women with UTI caused by E. coli across Canada were asked about their diet, travel, and other exposures. Genome sequencing was used to determine both ST and genomic similarity. Logistic regression was used to identify factors associated with the acquisition of and infection with major ExPEC STs relative to minor ExPEC STs. Results ST131, ST69, ST73, ST127, and ST95 were responsible for 54% of all UTIs. Seven UTI clusters were identified, but genomes from the ST95, ST127, and ST420 clusters exhibited as few as 3 single nucleotide variations across the entire genome, suggesting recent acquisition. Furthermore, we identified a cluster of UTIs caused by 6 genetically-related ST1193 isolates carrying mutations in gyrA and parC. The acquisition of and infection with ST69, ST95, ST127, and ST131 were all associated with increased travel. The consumption of high-risk foods such as raw meat or vegetables, undercooked eggs, and seafood was associated with acquisition of and infection with ST69, ST127, and ST131, respectively. Conclusions Reservoirs may aid in the dissemination of pandemic ExPEC lineages in the community. Identifying ExPEC reservoirs may help prevent future emergence and dissemination of high-risk lineages within the community setting.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».