Characterization of antimicrobial-resistant <i>Escherichia coli</i> causing urinary tract infections in dogs: Passive surveillance in Saskatchewan, Canada 2014 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Urinary tract infections (UTIs) are common in dogs and can be caused by multidrug-resistant Escherichia coli (E coli). Objective To describe the frequency and mechanisms of antimicrobial resistance (AMR) among E coli causing UTIs in dogs in Western Canada during a 4-year surveillance period. Animals Urine from 516 dogs. Methods From November 2014 to 2018, 516 nonduplicate E coli isolates from the urine of dogs were collected from a diagnostic laboratory. Susceptibility testing was determined for a panel of 14 antimicrobials belonging to 7 drug classes. Resistant isolates were screened for the presence of extended-spectrum beta-lactamases (ESBLs), AmpC β-lactamases, and plasmid-mediated quinolone resistance (PMQR) genes. Epidemiological relationships were assessed by MLST. Results 80.2% (414/516) of isolates were susceptible to all antimicrobials tested. There was no significant increase in the proportion of isolates resistant to any of the tested antimicrobials during the study period. Resistance to ampicillin was the most common (14.9%, 77/516). Overall, 12 isolates had blaCMY-2-type AmpC β-lactamases, and 7 produced CTX-M-type ESBLs. A single isolate had the aac(6′)-Ib-cr PMQR gene. The qnr and qepA determinants were not detected. A single isolate belonging to the pandemic lineage ST131 was identified. Conclusion Escherichia coli isolated from the urine of dogs in our region remain susceptible to first-line therapies, though resistance, particularly to the aminopenicillins, warrants monitoring. This is the first description of E coli ST131 from a companion animal in Canada.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».