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Enregistrement W4386624264 · doi:10.7554/elife.85867

Global diversity and antimicrobial resistance of typhoid fever pathogens: Insights from a meta-analysis of 13,000 Salmonella Typhi genomes

2023· review· en· W4386624264 sur OpenAlexafffund
Megan E. Carey, Zoe A. Dyson, Danielle J. Ingle, Afreenish Amir, Mabel Kamweli Aworh, Ka Lip Chew, John A. Crump, Nicholas Feasey, Benjamin P. Howden, Karen H. Keddy, Mailis Maes, Christopher M. Parry, Sandra Van Puyvelde, Hattie E. Webb, Ayorinde O. Afolayan, Anna P. Alexander, Shalini Anandan, Jason R. Andrews, Philip Ashton, Buddha Basnyat, Ashish Bavdekar, Isaac I. Bogoch, John D. Clemens, Késia Esther da Silva, Anuradha De, Joep de Ligt, Paula Díaz, Christiane Dolecek, Shanta Dutta, Marthie M. Ehlers, Louise Francois Watkins, Denise O. Garrett, Gauri Godbole, Melita A. Gordon, Andrew R. Greenhill, Chelsey Griffin, Madhu Gupta, René S. Hendriksen, Robert S. Heyderman, Yogesh Hooda, Juan Carlos Hormazábal, Odion O. Ikhimiukor, Junaid Iqbal, Jobin John Jacob, Claire Jenkins, Dasaratha Ramaiah Jinka, Jacob John, Gagandeep Kang, Abdoulie Kanteh, Arti Kapil, Abhilasha Karkey, Samuel Kariuki, Robert A. Kingsley, Roshine Mary Koshy, A.C. Lauer, Myron M. Levine, Ravikumar Kadahalli Lingegowda, Stephen P. Luby, Grant Mackenzie, Tapfumanei Mashe, Chisomo Msefula, Ankur Mutreja, Geetha Nagaraj, Savitha Nagaraj, Satheesh Nair, Take Naseri, Susana Nimarota-Brown, Elisabeth Njamkepo, Iruka N. Okeke, Sulochana Putli Bai Perumal, Andrew J. Pollard, Agila Kumari Pragasam, Firdausi Qadri, Farah Naz Qamar, Sadia Rahman, Savitra Rambocus, David A. Rasko, Pallab Ray, Roy M. Robins‐Browne, Temsunaro Rongsen‐Chandola, Jean Pierre Rutanga, Samir K. Saha, Senjuti Saha, Karnika Saigal, Mohammad Saiful Islam Sajib, Jessica C. Seidman, Jivan Shakya, Varun Shamanna, Jayanthi Shastri, Rajeev Shrestha, Sonia Sia, Michael J. Sikorski, Ashita Singh, Anthony M. Smith, Kaitlin A. Tagg, Dipesh Tamrakar, Arif Mohammad Tanmoy, Maria Thomas, M. Thomas, Robert Thomsen, Nicholas R. Thomson, Siaosi Tupua, Krista Vaidya, Mary Valcanis, Balaji Veeraraghavan, François‐Xavier Weill, Jackie Wright, Gordon Dougan, Silvia Argimón, Jacqueline A. Keane, David M. Aanensen, Stephen Baker, Kathryn E. Holt

Notice bibliographique

RevueeLife · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensNexen (Canada)Institute of Infection and ImmunityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care ResearchFogarty International CenterDepartment for International DevelopmentUniversity of WarwickNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitWellcome TrustCanadian Institutes of Health ResearchWellcomeWorld Health OrganizationEuropean CommissionBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilBill and Melinda Gates FoundationGAVI AllianceDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthIndian Council of Medical ResearchU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésTyphoid feverSalmonella typhiBiologySalmonellaAntibiotic resistanceGenomeVirologyMeta-analysisAntimicrobialMicrobiologyGeneticsMedicineAntibioticsBacteriaGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: serovar Typhi (Typhi) genomic data to inform public health action. This analysis, which marks 22 years since the publication of the first Typhi genome, represents the largest Typhi genome sequence collection to date (n=13,000). Methods: This is a meta-analysis of global genotype and antimicrobial resistance (AMR) determinants extracted from previously sequenced genome data and analysed using consistent methods implemented in open analysis platforms GenoTyphi and Pathogenwatch. Results: Compared with previous global snapshots, the data highlight that genotype 4.3.1 (H58) has not spread beyond Asia and Eastern/Southern Africa; in other regions, distinct genotypes dominate and have independently evolved AMR. Data gaps remain in many parts of the world, and we show the potential of travel-associated sequences to provide informal 'sentinel' surveillance for such locations. The data indicate that ciprofloxacin non-susceptibility (>1 resistance determinant) is widespread across geographies and genotypes, with high-level ciprofloxacin resistance (≥3 determinants) reaching 20% prevalence in South Asia. Extensively drug-resistant (XDR) typhoid has become dominant in Pakistan (70% in 2020) but has not yet become established elsewhere. Ceftriaxone resistance has emerged in eight non-XDR genotypes, including a ciprofloxacin-resistant lineage (4.3.1.2.1) in India. Azithromycin resistance mutations were detected at low prevalence in South Asia, including in two common ciprofloxacin-resistant genotypes. Conclusions: The consortium's aim is to encourage continued data sharing and collaboration to monitor the emergence and global spread of AMR Typhi, and to inform decision-making around the introduction of typhoid conjugate vaccines (TCVs) and other prevention and control strategies. Funding: No specific funding was awarded for this meta-analysis. Coordinators were supported by fellowships from the European Union (ZAD received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement No 845681), the Wellcome Trust (SB, Wellcome Trust Senior Fellowship), and the National Health and Medical Research Council (DJI is supported by an NHMRC Investigator Grant [GNT1195210]).

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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,148 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations112
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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