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Enregistrement W4285158282 · doi:10.51520/2766-838x-17

Carbapenemase Producing Klebsiella species from Hospitalised Patients at Three Referral Hospitals in Yaounde; Cameroon

2022· article· en· W4285158282 sur OpenAlexfundno aff
Emilia Lyonga, Mangum Patience Kumcho, Michel Toukam, Dieudonné Sedena, Florence Anjabie Enyeji, Aime Cesar Teukam Noupe, Modestine Djuissi, Martha Mesembe, George Mondinde Ikomey, Agnes Eyoh, Hortense Kamga Gonsu

Notice bibliographique

RevueRAS Microbiology and Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeMeropenemKlebsiellaKlebsiella oxytocaMicrobiologyMultiple drug resistanceMedicineVeterinary medicineBeta-lactamaseCarbapenemBiologyAntibiotic resistanceDrug resistanceAntibioticsInternal medicineEscherichia coli

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Carbapenemases are the most potent beta-lactamases capable of hydrolysing all beta-lactam drugs. Data scarcity on laboratory evidence of carbapenemase producers obstructs infection prevention and effective control measures. This study aimed to detect and phenotypically characterize Klebsiella species resistant to carbapenems. Method: A total of eighty-seven (87) Klebsiella spp. isolates were collected from three Yaounde-based tertiary hospitals over a period of twelve months (February 2019 to January 2020). The isolates were identified on API 20E and antimicrobial susceptibility testing was done according to the Kirby Bauer disc diffusion method. Carbapenem resistance was detected based on reduction in inhibition zone diameter of meropenem less than 28mm and resistance phenotypes determined by the combination disc synergy test. Results: Four Klebsiella species were identified namely: Klebsiella pneumoniae 62/87 (71.3%), K. oxytoca 11/87 (12.6%), K. ozaenae 7/87 (8%), K. rhinoscleromatis 7/87 (8%). Klebsiella pneumoniae was most resistant to carbapenems with a considerably high number of multidrug resistant isolates 39/56 (69.6%). Patients from the 0-9 years age group were most represented 29/87 (33.3%). Carbapenemases belonging to Ambler classes A, B and D were detected as follows: KPC 2/87 (2.3%), MBL 2/87(2.3%), OXA-48 4/87 (4.6%). All four Klebsiella species were producers of KPC carbapenemase 12/87 (13.8%) and Extended Spectrum β-lactamase 68/87 (78.2%) enzymes. Conclusion: These results revealed that more than half of Klebsiella species analysed were multidrug resistant and about a quarter in hospitalized patients at the referral hospitals were mostly KPC carbapenemase producers. This raises concerns over the need to control and confine the spread of these isolates of clinical and epidemiological importance for effective infection prevention and control.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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