Escherichia coli: placing resistance to third-generation cephalosporins and fluoroquinolones in Australia and New Zealand into perspective
Notice bibliographique
Résumé
At least 300 million urinary tract infections (UTIs) occur annually worldwide. Uropathogenic Escherichia coli (UPEC) are the leading cause of UTIs. The discovery of antibiotics has revolutionised modern medicine. Yet, overusing antibiotics has accelerated the emergence of antimicrobial resistance (AMR), with UPEC driving the dissemination of AMR globally. Resistance to broad-spectrum antibiotics like third-generation cephalosporins (3GCs) and fluoroquinolones threatens public health. Extended-spectrum β-lactamase (ESBL)-producing E. coli precipitate resistance, particularly when these antibiotics are used as empirical therapies against UPEC. In response, the Centers for Disease Control and Prevention in the United States have listed ESBL-producing Enterobacterales, such as E. coli as a severe threat. Additionally, the World Health Organization have classified 3GCs and fluoroquinolones as the highest priority (critically important antimicrobials), where these therapies are only recommended following susceptibility testing. The present report demonstrates the distributions of E. coli cases with resistance to 3GC and fluoroquinolones in Australia and New Zealand and contextualises trends with European reports. This investigation emphasises the value of epidemiology and the justification of evidence-based interventions using data as an essential resource for reducing resistance to our ‘first-line’ antibiotics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».