Antimicrobial resistance among GLASS pathogens in conflict and non-conflict affected settings in the Middle East: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In spite of the evident general negative effects of armed conflict on countries' health systems and populations' health outcomes, little is known about similar impacts of conflicts on the spread of antimicrobial resistances (AMR). This review was to address this evidence gap and describe: 1. Patterns of AMR in the Middle East (ME) and resistance profiles of pathogens included in the Global AMR Surveillance System (GLASS) supported by the World Health Organization; 2. Differences in proportions of AMR isolates between conflict and non-conflict countries. METHODS: A systematic literature review was conducted following PRISMA guidelines and searching five electronic databases. Subject heading and free text were searched for "antimicrobial resistances" and "Middle East", to identify observational studies on AMR published from January 2011 to June 2018. Data were extracted from included articles on a predefined set of variables. Percentages of AMR were analysed as median and interquartile ranges. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: A total of 132 articles met the inclusion criteria. Included studies showed heterogeneity in study design, laboratory methods and standards for interpretation of results, and an overall high risk of bias. Main findings were the following: 1. High proportions of carbapenem resistance in Acinetobacter spp. (median 74.2%), and both carbapenem resistance (median 8.1 and 15.4% for E. coli and K. pneumoniae respectively) and ESBL-production (median 32.3 and 27.9% for E. coli and K. pneumoniae respectively) amongst Enterobacteriaceae. S. aureus isolates showed a median methicillin resistance percentage of 45.1%, while vancomycin resistance was almost absent. A median of 50% of the strains of S. pneumoniae showed non-susceptibility to penicillin. 2. Similar trends were observed in conflict and non-conflict affected countries. CONCLUSIONS: There is a lack of standardization in the methodological approach to AMR research in the Middle East. The proportion of antibiotic resistances among specific GLASS pathogens is high, particularly among Acinetobacter spp.
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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 | 0,007 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».