Integrated surveillance of extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing <i>Salmonella</i> and <i>Escherichia coli</i> from humans and animal species raised for human consumption in Canada from 2012 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Resistance to beta-lactam antimicrobials caused by extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing organisms is a global health concern. The objectives of this study were to (1) summarise the prevalence of potential ESBL-producing Escherichia coli (ESBL-EC) and Salmonella spp. (ESBL-SA) isolates from agrifood and human sources in Canada from 2012 to 2017, and (2) describe the distribution of ESBL genotypes among these isolates. All data were obtained from the Canadian Integrated Program for Antimicrobial Resistance Surveillance (CIPARS). CIPARS analysed samples for the presence of ESBLs through phenotypic classification and identified beta-lactamase genes ( bla TEM , bla SHV , bla CTX , bla OXA , bla CMY−2 ) using polymerase chain reaction (PCR) and whole genome sequencing (WGS). The prevalence of PCR-confirmed ESBL-EC in agrifood samples ranged from 0.5% to 3% across the surveillance years, and was detected most frequently in samples from broiler chicken farms. The overall prevalence of PCR-confirmed ESBL-SA varied between 1% and 4% between 2012 and 2017, and was most frequently detected in clinical isolates from domestic cattle. The TEM-CMY2 gene combination was the most frequently detected genotype for both ESBL-EC and ESBL-SA. The data suggest that the prevalence of ESBL-EC and ESBL-SA in Canada was low (i.e. <5%), but ongoing surveillance is needed to detect emerging or changing trends.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».