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Enregistrement W4383620317 · doi:10.2147/idr.s421409

Clostridium ramosum Bacteremia in an Immunocompetent Patient with SARS-CoV-2 Infection: A Case Report

2023· article· en· W4383620317 sur OpenAlexaboutno aff
Danni Bao, Xiaohong Xu, Yizhang Wang, Fengjiao Zhu, Yanhong Wu, Hongzhang Li

Notice bibliographique

RevueInfection and Drug Resistance · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteremiaMedicineMicrobiologyVirologyBiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: We report a case of Clostridium ramosum bacteremia in a 73-year-old patient with SARS-CoV-2 infection and right lower abdominal tenderness in China. The microbiological features and genomic epidemiological characteristics of C. ramosum worldwide were investigated to identify the possible sources of infection. Whole-genome sequencing of C. ramosum WD-I2 was performed using an Illumina NovaSeq 6000 platform. Phylogenetic analysis of C. ramosum WD-I2 and other publicly available C. ramosum isolates was performed and visualized using the interactive Tree of Life (iTOL) web server. The resistome of C. ramosum WD-I2 consists of two antimicrobial resistance genes ( tet M and erm B), which explains the antimicrobial resistance trait to tetracycline and macrolides. Phylogenetic analysis showed that the strain closest to our isolated strain WD-I2 was SUG1069, recovered from a pig feces sample from Canada, which differed by 589 SNPs. To our knowledge, this is the first report of C. ramosum bacteremia in China. Our findings highlight the potential risk of invasive C. ramosum infections during the COVID-19 pandemic. Keywords: Clostridium ramosum , bacteremia, antimicrobial resistance, SARS-CoV-2, whole genome sequencing

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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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