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Enregistrement W4237229918 · doi:10.21203/rs.3.rs-31964/v1

Detection and Characterization of Carbapenem resistant Gram-negative bacilli isolates recovered from hospitalized patients at Soba University Hospital, Sudan

2020· preprint· en· W4237229918 sur OpenAlexaff
Hana S. Elbadawi, Kamal M. Elhag, El Sheikh Mahgoub, Hisham N. Altayb, Francine Ntoumi, Linzy Elton, Timothy D. McHugh, Mohamed Osman, John Tembo, Giuseppe Ippolito, Alimuddin Zumla, Muzamil Mahdi Abdel Hamid

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipNational Institutes of HealthMinistero della Salute
Mots-clésGramBacilliMicrobiologyCarbapenemMedicineGram-negative bacterial infectionsGram-negative bacteriaBiologyBacteriaAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background:Antimicrobial resistance (AMR) poses a threat to global health security. Whilst over the past decade, there has been an increase in reports of nosocomial infections globally caused by carbapenem resistant Gram-negative bacilli (GNB), data from Africa have been scanty. We performed a study of carbapenem resistance genes among GNB isolated from patients treated in hospitals in Khartoum state, Sudan.Methods:A cross-sectional study was conducted at Soba University Hospital (SUH) and Institute of Endemic Diseases, University of Khartoum for the period October 2016 to February 2017. A total of 206 GNB isolates from different clinical specimens were analyzed for carbapenem resistance genes using phenotypic tests and affirmed by genes detection. Multiplex PCR was performed for each strain to detect the carbapenemase genes, including the blaNDM, blaVIM, blaIMP, blaKPC, and blaOXA-48. In addition to blaCTXM, blaTEM and blaSHV. DNA sequencing and bioinformatics analysis were used to detect genes subtypes.Findings:Of 206 isolates, 171 (83%) were confirmed resistant phenotypically and 121 (58.7%) isolates were positive for the presence of one or more carbapenemase gene. New Delhi metallo-β-lactamase (NDM) types were the most predominant genes, blaNDM 107(88.4%). Others included blaIMP 7 (5.7%), blaOXA-48 5(4.1%), blaVIM 2 (1.6%) and blaKPC 0 (0%). Co- resistance genes with NDM producing GNB were detected in 87 (81.3%) of all blaNDM positive isolates. A significant association between phenotypic and genotypic resistance was observed (P- value < 0.001). NDM-1 was the most sub type was observed in 75 isolates (70 %), other subtypes were NDM- 5 and NDM-6. Infections due to Carbapenem resistant GNB are increasing at SUH, with the blaNDM being the prevalent genes among clinical isolates and belong to the Indian lineage.Conclusions:The frequency of carbapenemase producing bacilli was found to be improperly high in Khartoum hospitals. NDM was found to be the most prevalent carbapenemase gene among clinical isolates. Close surveillance across all hospitals in Sudan is required. The relative distribution of Carbapenemase genes among GNB in nosocomial infections in Africa needs to be defined.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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