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Enregistrement W4376226325 · doi:10.1016/j.bjid.2023.102775

In vitro activity of imipenem/relebactam against non-Morganellaceae Enterobacterales and Pseudomonas aeruginosa in Latin America: SMART 2018‒2020

2023· article· en· W4376226325 sur OpenAlexaff
James A. Karlowsky, Sibylle Lob, Fakhar Siddiqui, Jacqueline Pavia, C Andrew DeRyke, Katherine Young, Mary Motyl, Daniel F. Sahm

Notice bibliographique

RevueThe Brazilian Journal of Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeMerck
Mots-clésImipenemMeropenemBroth microdilutionAmikacinPseudomonas aeruginosaMicrobiologyPiperacillinCarbapenemPiperacillin/tazobactamTazobactamMedicineBiologyAntimicrobialAntibiotic resistanceAntibioticsBacteriaMinimum inhibitory concentration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbapenem-resistant Enterobacterales and Pseudomonas aeruginosa are being isolated from patient specimens with increasing frequency in Latin America and worldwide. The current study provides an initial description of the in vitro activity of imipenem/relebactam (IMR) against non-Morganellaceae Enterobacterales (NME) and P. aeruginosa infecting hospitalized patients in Latin America. From 2018 to 2020, 37 clinical laboratories in nine Latin American countries participated in the SMART global surveillance program and contributed 15,466 NME and 3408 P aeruginosa isolates. MICs for IMR and seven comparators were determined using CLSI broth microdilution and interpreted by CLSI M100 (2022) breakpoints. β-lactamase genes were identified in selected isolate subsets. IMR (96.9% susceptible), amikacin (95.9%), meropenem (90.7%), and imipenem (88.7%) were the most active agents against NME. Among piperacillin/tazobactam-nonsusceptible NME (n = 4124), 90.4% of isolates were IMR-susceptible (range by country, 97.2 [Chile] to 67.0% [Guatemala]) and among meropenem-nonsusceptible NME isolates (n = 1433), 74.0% were IMR-susceptible (94.1% [Puerto Rico] to 5.1% [Guatemala]). Overall, 6.3% of all collected NME isolates carried a KPC (metallo-β-lactamase [MBL]-negative), 1.8% an MBL, 0.4% an OXA-48-like carbapenemase (MBL-negative), and 0.1% a GES carbapenemase (MBL-negative). Amikacin (85.2% susceptible) and IMR (80.1%) were the most active agents against P. aeruginosa; only 56.5% of isolates were imipenem-susceptible. Relebactam increased susceptibility to imipenem by 22.0% (from 23.9% to 45.9%) in piperacillin/tazobactam-nonsusceptible isolates (n = 1031) and by 35.5% (from 5.5% to 41.0%) in meropenem-nonsusceptible isolates (n = 1128). Overall, 7.6% of all collected P. aeruginosa isolates were MBL-positive and 0.7% carried a GES carbapenemase. In conclusion, in 2018‒2020, almost all NME (97%) and most P. aeruginosa (80%) isolates from Latin America were IMR-susceptible. Continued surveillance of the in vitro activities of IMR and comparator agents against Gram-negative pathogens, and monitoring for β-lactamase changes (in particular for increases in MBLs), is warranted.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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