Drug Resistance Patterns of Commonly Used Antibiotics for the Treatment of Helicobacter pylori Infection among South Asian Countries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: In South Asia, resistance to commonly used antibiotics for the treatment of Helicobacter pylori infection is increasing. Despite this, accurate estimates of overall antibiotic resistance are missing. Thus, this review aims to analyze the resistance rates of commonly used antibiotics for the treatment of H. pylori in South Asia. Methods: The systematic review and meta-analysis was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analysis statement. We searched five medical databases for relevant studies from inception to September 2022. A random effect model with a 95% confidence interval (CI) was used to calculate the pooled prevalence of antibiotic resistance. Results: This systematic review and meta-analysis included 23 articles, 6357 patients, 3294 Helicobacter pylori isolates, and 2192 samples for antibiotic resistance. The prevalences of antibiotic resistance to common antibiotics were clarithromycin: 27% (95%CI: 0.17–0.38), metronidazole: 69% (95%CI: 0.62–0.76), tetracycline: 16% (95%CI: 0.06–0.25), amoxicillin: 23% (95%CI: 0.15–0.30), ciprofloxacin: 12% (95%CI: 0.04–0.23), levofloxacin: 34% (95%CI: 0.22–0.47), and furazolidone: 14% (95%CI: 0.06–0.22). Subgroup analysis showed antibiotic resistances were more prevalent in Pakistan, India, and Bangladesh. Furthermore, a ten-year trend analysis showed the increasing resistance prevalence for clarithromycin (21% to 30%), ciprofloxacin (3% to 16%), and tetracycline (5% to 20%) from 2003 to 2022. Conclusion: This meta-analysis showed a high prevalence of resistance among the commonly used antibiotics for H. pylori in South Asian countries. Furthermore, antibiotic resistance has been increasing over the time of 20 years. In order to tackle this situation, a robust surveillance system, and strict adherence to antibiotic stewardship are required.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».