A Multi-Point Surveillance for Antimicrobial Resistance Profiles among Clinical Isolates of Gram-Negative Bacteria Recovered from Major Ha’il Hospitals, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The devastating nosocomial resistance is an on-going global concern. Surveillance of resistance is crucial for efficient patient care. This study was aimed to conduct a surveillance in four major Ha’il Hospitals from September to December 2020. Using a multipoint program, records of 621 non-duplicate Gram-negative cultures were tested across 21 drugs belonging to different categories. Major species were Klebsiella pneumoniae (n = 187, 30%), E. coli (n = 151, 24.5%), Pseudomonas aeruginosa, (n = 84, 13.6%), Acinetobacter baumannii (n = 82, 13.3%), and Proteus mirabilis (n = 46, 7%). Based on recent resistance classifications, A. baumanni, P. aeruginosa, and enteric bacteria were defined as pan-resistant, extremely resistant, and multi-drug resistant, respectively. A. baumannii (35%) and K. pneumoniae (23%) dominated among coinfections in SARS-CoV2 patients. The “other Gram-negative bacteria” (n = 77, 12.5%) from diverse sources showed unique species-specific resistance patterns, while sharing a common Gram-negative resistance profile. Among these, Providencia stuartii was reported for the first time in Ha’il. In addition, specimen source, age, and gender differences played significant roles in susceptibility. Overall infection rates were 30% in ICU, 17.5% in medical wards, and 13.5% in COVID-19 zones, mostly in male (59%) senior (54%) patients. In ICU, infections were caused by P. mirabilis (52%), A. baumannii (49%), P. aeruginosa (41%), K. pneumoniae (24%), and E. coli (21%), and most of the respiratory infections were caused by carbapenem-resistant A. baumannii and K. pneumoniae and UTI by K. pneumoniae and E. coli. While impressive IC, hospital performances, and alternative treatment options still exist, the spread of resistant Gram-negative bacteria is concerning especially in geriatric patients. The high selective SARS-CoV2 coinfection by A. baumannii and K. pneumoniae, unlike the low global rates, warrants further vertical studies. Attributes of resistances are multifactorial in Saudi Arabia because of its global partnership as the largest economic and pilgrimage hub with close social and cultural ties in the region, especially during conflicts and political unrests. However, introduction of advanced inter-laboratory networks for genome-based surveillances is expected to reduce nosocomial resistances.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».