Genomic Epidemiology of Methicillin-Resistant <i>Staphylococcus aureus</i> in Two Cohorts of High-Risk Military Trainees
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background MRSA skin and soft tissue infection (SSTI) is a significant cause of morbidity in military trainees. To guide interventions, it is critical we understand the epidemiology of MRSA in this population. Methods Two cohorts (‘companies’) of US Army Infantry trainees (N=343) at Fort Benning, GA, USA, were followed during their training cycles (Jun.-Dec. 2015). Trainees had nares, oropharynx, perianal and inguinal areas swabbed for MRSA colonization at five ∼2-4 week intervals, and monitored for SSTI throughout training. Epidemiological data were collected. Isolates were sequenced using Illumina HiSeq and NovaSeq. Single-nucleotide polymorphisms and clusters were identified. Multi-locus sequence type (MLST) and antimicrobial resistance genes were predicted from de novo assemblies. Results 87 trainees were positive at least once for MRSA (12 had SSTI, 2 without any colonization). Excluding those positive at baseline, 43.7% were colonized within the first month of training. 244/254 samples were successfully sequenced (including all SSTI). ST8 (n=135, 100% of SSTI), ST5 (n=81) and ST87 (n=21) were the most represented. Three main Clusters were identified, largely corresponding to these STs. Sub-analyses within Clusters showed multiple importations of MRSA, with transmission subsequently predominantly within, rather than between, platoons in each company. Over 50% of trainees were colonized only at other anatomical sites; restricting analyses to nares missed substantial transmission. Conclusions Serial importations of MRSA into this high-risk setting likely contribute to the ongoing burden of MRSA colonization and infection among military trainees. Sampling multiple anatomical sites is critical for comprehensive characterization of MRSA transmission Summary US Infantry trainees were followed through training for MRSA skin and soft tissue infection, swabbing for colonization at 2-4 week intervals. Sequencing suggests serial importations of diverse strains on base, followed by transmission mostly within platoons, involving multiple anatomical sites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».