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Enregistrement W4312070617 · doi:10.3389/fmicb.2022.977106

Wastewater surveillance of antibiotic-resistant bacterial pathogens: A systematic review

2022· review· en· W4312070617 sur OpenAlexaff
Ananda Tiwari, Paula Kurittu, Ahmad I. Al-Mustapha, Viivi Heljanko, Venla Johansson, Ocean Thakali, Shyam Kumar Mishra, K. Lehto, Anssi Lipponen, Sami Oikarinen, Tarja Pitkänen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésAntibiotic resistanceClinical microbiologyMetagenomicsMedicineAntimicrobial stewardshipDrug resistancePopulationAntibioticsBiotechnologyIntensive care medicineEnvironmental healthBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infectious diseases caused by antibiotic-resistant bacterial (ARB) pathogens are a serious threat to human and animal health. The active surveillance of ARB using an integrated one-health approach can help to reduce the emergence and spread of ARB, reduce the associated economic impact, and guide antimicrobial stewardship programs. Wastewater surveillance (WWS) of ARB provides composite samples for a total population, with easy access to the mixed community microbiome. This concept is emerging rapidly, but the clinical utility, sensitivity, and uniformity of WWS of ARB remain poorly understood especially in relation to clinical evidence in sewershed communities. Here, we systematically searched the literature to identify studies that have compared findings from WWS of ARB and antibiotic resistance genes (ARG) with clinical evidence in parallel, thereby evaluating how likely WWS of ARB and ARG can relate to the clinical cases in communities. Initially, 2,235 articles were obtained using the primary search keywords, and 1,219 articles remained after de-duplication. Among these, 35 articles fulfilled the search criteria, and an additional 13 relevant articles were included by searching references in the primary literature. Among the 48 included papers, 34 studies used a culture-based method, followed by 11 metagenomics, and three PCR-based methods. A total of 28 out of 48 included studies were conducted at the single sewershed level, eight studies involved several countries, seven studies were conducted at national or regional scales, and five at hospital levels. Our review revealed that the performance of WWS of ARB pathogens has been evaluated more frequently for Escherichia coli, Enterococcus spp., and other members of the family Enterobacteriaceae , but has not been uniformly tested for all ARB pathogens. Many wastewater-based ARB studies comparing the findings with clinical evidence were conducted to evaluate the public health risk but not to relate with clinical evidence and to evaluate the performance of WWS of ARB. Indeed, relating WWS of ARB with clinical evidence in a sewershed is not straightforward, as the source of ARB in wastewater cannot be only from symptomatic human individuals but can also be from asymptomatic carriers as well as from animal sources. Further, the varying fates of each bacterial species and ARG within the sewerage make the aim of connecting WWS of ARB with clinical evidence more complicated. Therefore, future studies evaluating the performance of many AMR pathogens and their genes for WWS one by one can make the process simpler and the interpretation of results easier.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0150,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations180
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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