Heavy Metal Toxicity in Armed Conflicts Potentiates AMR in A. baumannii by Selecting for Antibiotic and Heavy Metal Co-resistance Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Acinetobacter baumannii has become increasingly resistant to leading antimicrobial agents since the 1970s. Increased resistance appears linked to armed conflicts, notably since widespread media stories amplified clinical reports in the wake of the American invasion of Iraq in 2003. Antimicrobial resistance is usually assumed to arise through selection pressure exerted by antimicrobial treatment, particularly where treatment is inadequate, as in the case of low dosing, substandard antimicrobial agents, or shortened treatment course. Recently attention has focused on an emerging pathogen, multi-drug resistant A. baumannii (MDRAb). MDRAb gained media attention after being identified in American soldiers returning from Iraq and treated in US military facilities, where it was termed “Iraqibacter”. However, MDRAb is strongly associated in the literature with war injuries that are heavily contaminated by both environmental debris and shrapnel from weapons. Both may harbor substantial amounts of toxic heavy metals. Interestingly, heavy metals are known to also select for antimicrobial resistance. In this review, we highlight the potential causes of antimicrobial resistance by heavy metals, with a focus on its emergence in A. baumanni in war zones.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».