The Importance of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli O145:NM[H28]/H28 Infections in Argentina, 1998–2020
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) is known as a pathogen associated with food-borne diseases. The STEC O145 serogroup has been related with acute watery diarrhea, bloody diarrhea, hemorrhagic colitis, and hemolytic uremic syndrome (HUS). Argentina has the highest rate of HUS worldwide with 70% of the cases associated with STEC infections. We aimed to describe the epidemiology and genetic diversity of STEC O145 strains isolated across Argentina between 1998–2020. The strains isolated from 543 cases of human disease and four cattle, were pheno-genotipically characterized. Sequencing of five strains was performed. The strains were serotyped as O145:NM[H28]/H28, O145:H25, and O145:HNT, and mainly characterized as O145:NM[H28]/stx2a/eae/ehxA (98.1%). The results obtained by sequencing were consistent with those obtained by traditional methods and additional genes involved in different mechanisms of the pathogen were observed. In this study, we confirmed that STEC O145 strains are the second serogroup after O157 and represent 20.3% of HUS cases in Argentina. The frequency of STEC O145 and other significant serogroups is of utmost importance for public health in the country. This study encourages the improvement of the surveillance system to prevent severe cases of human disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».