Epidemiology of carbapenem resistant Acinetobacter baumannii in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Carbapenem resistant Acinetobacter baumannii have limited treatment options and a propensity to cause hospital outbreaks. In recent years an increase in their detection has been observed in New Zealand. This study aimed to describe the molecular epidemiology of these isolates. METHOD: This study utilised carbapenem resistant A. baumannii complex isolates identified across New Zealand between January 2010 to April 2018. Whole genome sequence analysis and associated demographic information was used to contextualise local isolates within the global epidemiology and establish the relationship between isolates. RESULTS: Thirty-three carbapenem resistant A. baumannii complex isolates (31 A. baumannii sensu stricto) were identified. Twenty-four (73%) were from January 2015 onwards. Twenty-four (73%) had an identifiable epidemiological link to overseas hospitalisation. Twenty-three (74%) of 31 A. baumannii sensu stricto were sequence type (ST) 2 (Pasteur scheme). Phylogenetic analysis identified three ST2 clusters. The largest cluster, of 12 isolates, was from 2015 onwards; with nine (75%) associated with recent hospitalisation in Fiji or Samoa. CONCLUSION: Increasing numbers of carbapenem resistant A. baumannii are being identified in New Zealand. Our data show that this is in large part associated with transnational spread of a single A. baumannii sensu stricto ST 2 strain between Fiji, Samoa and New Zealand.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».