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Enregistrement W4293483534 · doi:10.2196/37663

Prevalence of Antibiotic-Resistant Bacteria and Antibiotic-Resistant Genes and the Quantification of Antibiotics in Drinking Water Treatment Plants of Malaysia: Protocol for a Cross-sectional Study

2022· article· en· W4293483534 sur OpenAlexvenueno aff
Zuraifah Asrah Mohamad, Sophia Karen Bakon, Mohd Azerulazree Jamilan, Norhafizan Daud, Lena Ciric, Norazah Ahmad, Nor Asiah Muhamad

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health Wales
Mots-clésAntibioticsAntibiotic resistanceBacteriaProtocol (science)Cross-sectional studyMedicineMicrobiologyBiologyGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance is a known global public health threat. In addition, it brings serious economic consequences to agriculture. Antibiotic resistance in humans, animals, and environment is interconnected, as proposed in the tricycle surveillance by the World Health Organization. In Malaysia, research and surveillance of antimicrobial resistance are mainly performed in clinical samples, agricultural settings, and surface waters, but no surveillance of the drinking water systems has been performed yet. Hence, this policy-driven study is a combined effort of microbiologists and engineers to provide baseline data on the magnitude of antimicrobial resistance in the drinking water systems of Malaysia. OBJECTIVE: The aim of this study was to study the baseline level of antibiotic-resistant bacteria in the drinking water distribution systems of Malaysia by collecting samples from the pretreatment and posttreatment outlets of water treatment plants in a selected state of Malaysia. We aimed to determine the prevalence of antibiotic-resistant bacteria, the occurrence of antibiotic-resistant genes, and the level of antibiotics present in the drinking water systems. METHODS: This is a laboratory-based, cross-sectional study in a selected state of Malaysia. Water samples from 6 drinking water treatment plants were collected. Samples were collected at 3 sampling points, that is, the intake sampling station, service reservoir outlet station, and the distribution system sampling station. These were tested against 7 types of antibiotics in triplicates. Samples were screened for antibiotic-resistant bacteria and antibiotic-resistant genes and quantified for the level of antibiotics present in the drinking water treatment plants. RESULTS: We will show the descriptive statistics of the number of bacterial colonies harvested from water samples grown on Reasoner's 2A agar with or without antibiotics, the occurrence of antibiotic-resistant genes, and the level of antibiotics detected in the water samples. The sampling frame was scheduled to start from November 2021 and continue until December 2022. Data analysis is expected to be completed by early 2023, and the results are expected to be published in mid-2023. CONCLUSIONS: This study provides baseline information on the status of the antimicrobial-resistant bacteria, the presence of resistance genes as contaminants, and the level of antibiotics present in the drinking water systems of Malaysia, with the aim of demonstrating to policymakers the need to consider antimicrobial resistance as a parameter in drinking water surveillance. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/37663.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,287 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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