<i>In vitro</i> activity and resistance rates of topical antimicrobials fusidic acid, mupirocin and ozenoxacin against skin and soft tissue infection pathogens obtained across Canada (CANWARD 2007–18)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Current antimicrobial susceptibility/resistance data versus skin and soft tissue infection (SSTI) pathogens help to guide empirical treatment using topical antimicrobials. OBJECTIVES: To assess the in vitro activity and resistance rates of fusidic acid, mupirocin, ozenoxacin and comparator agents against pathogens isolated from patients with SSTIs in Canada. METHODS: SSTI isolates of MSSA (n = 422), MRSA (n = 283) and Streptococcus pyogenes (n = 46) obtained from CANWARD 2007-18 were tested using CLSI broth microdilution. Fusidic acid low-level resistance was defined as an MIC of ≥2 mg/L and high-level resistance as an MIC ≥512 mg/L. Mupirocin high-level resistance was defined as an MIC ≥512 mg/L and low-level resistance was an MIC of 2-256 mg/L. RESULTS: Low-level and high-level fusidic acid resistance in MSSA was 10.9% and 1.7%, respectively. Low-level and high-level fusidic acid resistance in MRSA was 10.6% and 3.5%, respectively. High-level mupirocin resistance was identified in 1.4% of MSSA and 14.1% of MRSA, respectively. Versus MSSA, ozenoxacin demonstrated MIC50 and MIC90 of 0.004 and 0.25 mg/L, respectively. Against MRSA, ozenoxacin inhibited all isolates at an MIC of ≤0.5 mg/L, including isolates with ciprofloxacin MICs >2 mg/L, clarithromycin-resistant, clindamycin-resistant, high-level fusidic acid-resistant and high-level mupirocin-resistant isolates. CONCLUSIONS: We conclude that fusidic acid low-level resistance exceeded 10% for both MSSA and MRSA while fusidic acid high-level resistance was ≤3.5%. Mupirocin high-level resistance exceeded 10% in MRSA. Ozenoxacin is active versus SSTI pathogens including MRSA resistant to fluoroquinolones, macrolides, clindamycin, fusidic acid and mupirocin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».