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Enregistrement W4313890926 · doi:10.3390/microorganisms11010149

Molecular and Source-Specific Profiling of Hospital Staphylococcus aureus Reveal Dominance of Skin Infection and Age-Specific Selections in Pediatrics and Geriatrics

2023· article· en· W4313890926 sur OpenAlexaff
Kamaleldin B. Said, Naif Saad ALGhasab, Mohammed Salem Alharbi, Ahmed Alsolami, Mohd Saleem, Sulaf A. Alhallabi, Shahad F. Alafnan, Azharuddin Sajid Syed Khaja, Taha E. Taha

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUniversity of Hail
Mots-clésStaphylococcus aureusMedicineEpidemiologyIntensive care unitCarriagePopulationAnterior naresIntensive care medicineInternal medicineMethicillin-resistant Staphylococcus aureusBiologyPathologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Staphylococcus aureus is a major human-associated pathogen that causes a wide range of clinical infections. However, the increased human dynamics and the changing epidemiology of the species have made it imperative to understand the population structure of local ecotypes, their transmission dynamics, and the emergence of new strains. Since the previous methicillin-resistant S. aureus (MRSA) pandemic, there has been a steady increase in global healthcare-associated infections involving cutaneous and soft tissue and resulting in high morbidities and mortalities. Limited data and paucity of high-quality evidence exist for many key clinical questions about the pattern of S. aureus infections. Using clinical, molecular, and epidemiological characterizations of isolates, hospital data on age and infection sites, as well as antibiograms, we have investigated profiles of circulating S. aureus types and infection patterns. We showed that age-specific profiling in both intensive care unit (ICU) and non-ICU revealed highest infection rates (94.7%) in senior-patients > 50 years; most of which were MRSA (81.99%). However, specific distributions of geriatric MRSA and MSSA rates were 46.5% and 4.6% in ICU and 35.48% and 8.065% in non-ICU, respectively. Intriguingly, the age groups 0−20 years showed uniquely similar MRSA patterns in ICU and non-ICU patients (13.9% and 9.7%, respectively) and MSSA in ICU (11.6%). The similar frequencies of both lineages in youth at both settings is consistent with their increased socializations and gathering strongly implying carriage and potential evolutionary replacement of MSSA by MRSA. However, in age groups 20−50 years, MRSA was two-fold higher in non-ICU (35%) than ICU (18.6%). Interestingly, a highly significant association was found between infection-site and age-groups (p-value 0.000). Skin infections remained higher in all ages; pediatrics 32.14%, adults 56%, and seniors 25% while respiratory infections were lower in pediatrics (14.3%) and adults (17%) while it was highest in seniors (38%). Blood and “other” sites in pediatrics were recorded (28.6%; 25%, respectively), and were slightly lower in adults (18.6%; 8.6%) and seniors (14%; 22.8%), respectively. Furthermore, a significant association existed between infection-site and MRSA (Chi-Square Test, p-value 0.002). Thus, the common cutaneous infections across all age-groups imply that skin is a significant reservoir for endogenous infections; particularly, for geriatrics MRSA. These findings have important clinical implications and in understanding S. aureus profiles and transmission dynamics across different age groups that is necessary for strategic planning in patient management and infection 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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