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Enregistrement W3028573070 · doi:10.1093/infdis/jiaa147

Genomic Epidemiology of Invasive Methicillin-Resistant <i>Staphylococcus aureus</i> Infections Among Hospitalized Individuals in Ontario, Canada

2020· article· en· W3028573070 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer L. Guthrie, Sarah Teatero, Sotaro Hirai, Alex Fortuna, Daniel H. Rosen, Gustavo V. Mallo, Jennifer Campbell, Linda Pelude, George R. Golding, Andrew E. Simor, Samir N. Patel, Allison McGeer, Nahuel Fittipaldi, Johan Delport, Gerald A. Evans, Susy Hota, Kevin Katz, Camille Lemieux, Dominik Mertz, Michelle Science, Nisha Thampi

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreToronto Public HealthPublic Health Agency of CanadaUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesPublic Health Ontario
Mots-clésEpidemiologyMethicillin-resistant Staphylococcus aureusStaphylococcus aureusMedicineMolecular epidemiologyStaphylococcal infectionsMicrobiologyBiologyInternal medicineGenotypeGeneticsGeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prevention and control of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) infections remain challenging. In-depth surveillance integrating patient and isolate data can provide evidence to better inform infection control and public health practice. METHODS: We analyzed MRSA cases diagnosed in 2010 (n = 212) and 2016 (n = 214) by hospitals in Ontario, Canada. Case-level clinical and demographic data were integrated with isolate characteristics, including antimicrobial resistance (AMR), classic genotyping, and whole-genome sequencing results. RESULTS: Community-associated MRSA (epidemiologically defined) increased significantly from 23.6% in 2010 to 43.0% in 2016 (P < .001). The MRSA population structure changed over time, with a 1.5× increase in clonal complex (CC)8 strains and a concomitant decrease in CC5. The clonal shift was reflected in AMR patterns, with a decrease in erythromycin (86.7% to 78.4%, P = .036) and clindamycin resistance (84.3% to 47.9%, P < .001) and a >2-fold increase in fusidic acid resistance (9.0% to 22.5%, P < .001). Isolates within both CC5 and CC8 were relatively genetically diverse. We identified 6 small genomic clusters-3 potentially related to transmission in healthcare settings. CONCLUSIONS: Community-associated MRSA is increasing among hospitalized individuals in Ontario. Clonal shifting from CC5 to CC8 has impacted AMR. We identified a relatively high genetic diversity and limited genomic clustering within these dominant CCs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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