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Enregistrement W4283466832 · doi:10.1186/s12879-022-07546-5

Clinical relevance of the cagA and vacA s1m1 status and antibiotic resistance in Helicobacter pylori: a systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4283466832 sur OpenAlexaboutno aff
Mohsen Karbalaei, Amin Talebi Bezmin Abadi, Masoud Keikha

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHelicobacter pylori-related gastroenterology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMashhad University of Medical SciencesUniversity of Jiroft
Mots-clésCagAHelicobacter pyloriMeta-analysisPublication biasCochrane LibraryMetronidazoleClarithromycinOdds ratioMedicineAntibiotic resistanceAmoxicillinSubgroup analysisInternal medicineMedical microbiologyMicrobiologyBiologyAntibioticsVirulenceImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The role of Helicobacter pylori (H. pylori) virulence factors of such as vacA s1m1 and cagA in designating clinical outcomes and eradication rate has been deeply challenged in the last decade. The goal of this analysis was to identify the potential relevance between cagA and vacA genotypes with reported antibiotic resistance observed in clinical H. pylori isolates. METHODS: This literature search was conducted in databases such as Clarivate analytics, PubMed, Scopus, EMBASE, DOAJ, and Google Scholar by April 2022, regardless of language restrictions and publication date. Quality of the included studies was assessed by the Newcastle-Ottawa scale. Statistical analysis of retrieved studies was fulfilled using Comprehensive Meta-Analysis software version 2.2. Following quality appraisal of eligible studies, potential association between the status of cagA and vacA genes with resistance to clarithromycin, metronidazole, amoxicillin, tetracycline, and levofloxacin was measured using odds ratio with 95% confidence interval. We also used sensitivity analyses and meta-regression to eliminate the source of heterogeneity from the overall estimates. Publication bias was assessed using funnel plot, Egger's test, Begg's test with the trim and fill procedure to assess the presence and magnitude of publication bias in the included studies. RESULTS: Our findings suggested that a significant relationship between cagA status ‎and increase resistance ‎to metronidazole (OR: 2.69; 95% CI: 1.24-5.83‎‏‎). In subgroup analysis, we ‎found that in the Western ‎population, infection with cagA-positive strains could be led to increase in ‎the resistance to ‎metronidazole (OR: 1.59; 95% CI: ‎0.78-3.21‎‏‎), ‎amoxicillin (OR: ‎19.68‎; 95% CI: 2.74-‎‎141.18), ‎and ‎levofloxacin (OR: ‎11.33; 95% CI: ‎1.39-‎‎91.85). After implementation of trim and fill method, the adjusted OR was not significantly differed from original estimates which in turn represented our subgroup analysis was statistically robust. On the other hand, vacA ‎genotypes usually ‎reduce the antibiotic resistance of this bacterium, so that vacA s1m1 significantly reduces the ‎resistance to ‎metronidazole (OR: 0.41; 95% CI: 0.20-0.86‎‏‎). Surprisingly, resistance of vacA s2m2 strains to antibiotics was low, the reason may be due ‎to the non-inflammatory properties of strains containing vacA s2m2. The meta-regression and sensitivity analyses successfully reduced the effect of heterogeneity from the overall estimates. In addition, although the pooled OR is reduced after trim and fill adjustment but results do not change the conclusion regarding vacA genotypes and antibiotic resistance. CONCLUSIONS: According to our findings, it was clearly demonstrated that cagA-positive strains are resistance to metronidazole, especially in Western countries. In Western countries, vacA s1m1 increases resistance to amoxicillin and levofloxacin. Based on the present findings, the vacA s1m1 genotype significantly increases resistance to metronidazole, while the vacA s1m2 decreases resistance to clarithromycin and metronidazole. Resistance to antibiotics in less virulent (vacA s2m2) strains is statistically significant lower than others.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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