Change in the Antimicrobial Resistance Profile of Extended-Spectrum β-Lactamase-Producing <i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
Background: This study aimed to investigate the trends and antimicrobial resistance profile of extended-spectrum beta-lactamase-producing Escherichia coli (ESBL-EC) clinical isolates. Methods: A total of 1,303 E. coli isolates from January 2012 to December 2017 at Fukuoka University Chikushi Hospital, Japan, were analyzed. The rate of resistance to cefmetazole (CMZ), flomoxef (FMOX), imipenem (IPM), meropenem (MEPM), amikacin (AMK), gentamicin (GM), minocycline (MINO), ciprofloxacin (CPFX), and levofloxacin (LVFX) was compared between non-ESBL-producing E. coli (non-ESBL-EC) and ESBL-EC. Results: The proportion of ESBL-EC among all the E. coli isolates was 24.6% (320/1,303), and the proportion remained stable throughout the study period. There was no difference in the rate of resistance to CMZ, FMOX, IPM, MEPM, and AMK between non-ESBL-EC and ESBL-EC; however, the rate of resistance to GM, MINO, CPFX, and LVFX was higher in ESBL-EC than in non-ESBL-EC (17.5% vs. 10.0%, 19.1% vs. 7.7%, 87.5% vs. 24.2%, and 87.5% vs. 23.5%, respectively; P < 0.01). The rate of resistance to CPFX and LVFX in ESBL-EC increased throughout the study course. The rate of E. coli isolates susceptible to all the antibiotics was significantly higher in non-ESBL-EC than in ESBL-EC (68.2% vs. 7.5%; P < 0.01), and this rate decreased significantly from 10.0% in 2012 to 3.8% in 2017 in ESBL-EC (P < 0.01). Conclusions: Our findings indicate a changing antimicrobial resistance profile of ESBL-EC, particularly to fluoroquinolones. Determination of the prevalence and antimicrobial resistance of ESBL-EC will help physicians in selecting the initial empirical treatment for patients with ESBL-EC infections. J Clin Med Res. 2019;11(9):635-641 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr3928
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».