Prevalence of Antibiotic-Resistant Pathogenic Bacteria and Level of Antibiotic Residues in Hospital Effluents in Selangor, Malaysia: Protocol for a Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Antimicrobial resistance (AMR) has emerged as a major global public health challenge due to the overuse and misuse of antibiotics for humans and animals. Hospitals are among the major users of antibiotics, thereby having a large contribution to AMR. Objective The aim of this study is to determine the prevalence of antibiotic-resistant pathogenic bacteria and the level of antibiotic residues in the hospital effluents in Selangor, Malaysia. Methods A cross-sectional study will be performed in the state of Selangor, Malaysia. Tertiary hospitals will be identified based on the inclusion and exclusion criteria. The methods are divided into three phases: sample collection, microbiological analysis, and chemical analysis. Microbiological analyses will include the isolation of bacteria from hospital effluents by culturing on selective media. Antibiotic sensitivity testing will be performed on the isolated bacteria against ceftriaxone, ciprofloxacin, meropenem, vancomycin, colistin, and piperacillin/tazobactam. The identification of bacteria will be confirmed using 16S RNA polymerase chain reaction (PCR) and multiplex PCR will be performed to detect resistance genes (ermB, mecA, blaNDM-L, blaCTX-M, blaOXA-48, blaSHV, VanA, VanB, VanC1, mcr-1, mcr-2, mcr-3, Intl1, Intl2, and qnrA). Finally, the level of antibiotic residues will be measured using ultrahigh-performance liquid chromatography. Results The expected outcomes will be the prevalence of antibiotic-resistant Enterococcus faecium, Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Acinetobacter baumannii, Pseudomonas aeruginosa, and Enterobacter (ESKAPE) bacterial species from the hospital effluents, the occurrence of antibiotic resistance genes (ARGs) from the isolated ESKAPE bacteria, and the level of antibiotic residues that may be detected from the effluent. Sampling has been conducted in three hospitals. Data analysis from one hospital showed that as of July 2022, 80% (8/10) of E. faecium isolates were resistant to vancomycin and 10% (1/10) were resistant to ciprofloxacin. Further analysis will be conducted to determine if the isolates harbor any ARGs and effluent samples are being analyzed to detect antibiotic residues. Sampling activities will be resumed after being suspended due to the COVID-19 pandemic and are scheduled to end by December 2022. Conclusions This study will provide the first baseline information to elucidate the current status of AMR of highly pathogenic bacteria present in hospital effluents in Malaysia. International Registered Report Identifier (IRRID) DERR1-10.2196/39022
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».