Characterization of MRSA in Canada from 2007 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study assessed the demographic and molecular characteristics of community-associated (CA) and healthcare-associated (HA) MRSA genotypes in Canadian hospitals between 2007 and 2016. METHODS: A total of 1963 MRSA were identified among 9103 Staphylococcus aureus isolates collected from inpatients and outpatients presenting to tertiary-care medical centres across Canada. Antimicrobial susceptibility testing was performed by broth microdilution in accordance with CLSI standards (M7 11th edition, 2018). PCR was performed to detect the Panton-Valentine leucocidin (PVL) genes and molecular analysis was performed by spa typing. RESULTS: Between 2007 and 2016, the annual proportion of S. aureus that were MRSA decreased from 26.1% to 16.9% (P < 0.0001). The proportion of CA-MRSA genotypes increased significantly from 20.8% in 2007 to 56.3% in 2016 (P < 0.0001) while HA-MRSA genotypes decreased from 79.2% to 43.8% throughout the study period (P < 0.0001). Predominant genotypes included HA genotype CMRSA2 (USA100/800) (53.6%) and CA genotype CMRSA10 (USA300) (24.9%). PVL was present in 30.1% of all MRSA isolates, including 78.4% of CA-MRSA and 1.7% of HA-MRSA genotypes. Resistance to clarithromycin, clindamycin, trimethoprim/sulfamethoxazole and fluoroquinolones decreased significantly over time (P < 0.0001). CONCLUSIONS: The proportion of MRSA in Canada declined between 2007 and 2016. In contrast, the proportion of CA-MRSA strain types, particularly CMRSA10 (USA300), continues to increase. In 2016, CA-MRSA genotypes surpassed HA-MRSA as the most common cause of MRSA infections in Canadian hospitals.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».