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Enregistrement W4385655595 · doi:10.1101/2023.08.03.23293510

Minimal impact on the resistome of children in Botswana after azithromycin treatment for acute severe diarrhoeal disease

2023· preprint· en· W4385655595 sur OpenAlexafffund
Allison K. Guitor, Anna Katyukhina, Margaret Mokomane, Kwana Lechiile, David A. Goldfarb, Gerard D. Wright, Andrew G. McArthur, Jeffrey M. Pernica

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensImpactBC Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésAzithromycinAntibioticsResistomeMedicineCampylobacterAntibiotic resistanceInternal medicineRandomized controlled trialShigellaMicrobiomeMicrobiologyBiologyBacteriaBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Mass distribution of azithromycin has been recommended to reduce under-five mortality rates in certain countries in sub-Saharan Africa. Additionally, antibiotic treatment of children with bacterial gastroenteritis holds promise for the prevention of mortality and the optimization of linear growth. However, mass administration and imprudent prescription of antibiotics can select for antibiotic-resistant bacteria in the gut microbiota of children. The long-term implications of this selection are unknown and worrisome. Our previous randomized controlled trial of children hospitalized with severe acute diarrhoeal disease in Botswana evaluated the efficacy of a test-and-treat strategy. Participants randomized to the intervention group who were found to have enterotoxigenic or enteropathogenic E. coli, Shigella, or Campylobacter detectable by a rapid qualitative multiplex PCR assay at admission were treated with azithromycin and those randomized to the control group received supportive treatment (usual care). Stool samples were collected at baseline and at 60 days. In this current study, DNA from 136 stool samples was enriched and sequenced to detect changes in the resistome, otherwise known as the collection of antibiotic resistance genes. At baseline, the gut microbiota of these children contained a diverse complement of azithromycin resistance genes that increased in prevalence in both treatment groups by 60 days. Certain 23S rRNA methyltransferases were associated with other resistance genes and mobile genetic elements, highlighting the potential for the transfer of macrolide resistance in the gut microbiome. There were other minor changes in non-azithromycin resistance genes; however, the trends were not specific to the antibiotic-treated children. In conclusion, a three-day azithromycin treatment for diarrhoea for young children in Botswana did not increase the prevalence of azithromycin-specific antibiotic resistance genes at 60 days. The gut microbiota of these children appeared primed for macrolide resistance, and repeated exposures may further select resistant bacteria.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,296 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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