In vitro activity of aztreonam-avibactam and comparators against Metallo-β-Lactamase-producing Enterobacterales from ATLAS Global Surveillance Program, 2016–2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Metallo-β-lactamase (MBL)-producing Enterobacterales are a major challenge worldwide due to limited treatment options. Aztreonam-avibactam (ATM-AVI), which is under clinical development, has shown activity against MBL-positive isolates. This study evaluated the prevalence of MBL producers and the nature of enzymes among a global collection of clinical isolates of Enterobacterales from the Antimicrobial Testing Leadership and Surveillance program (ATLAS) surveillance program (2016-2020), and the antimicrobial activity of ATM-AVI and comparators against this collection. METHODS: Non-duplicate clinical isolates of Enterobacterales (N = 106 686) collected across 63 countries were analysed. Antimicrobial susceptibility was performed using broth microdilution. Minimum inhibitory concentrations (MICs) were interpreted using Clinical and Laboratory Standards Institute and European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing breakpoints. Provisional pharmacokinetic/pharmacodynamic breakpoint of ≤8 mg/L was considered for ATM-AVI. β-lactamase genes were characterized by polymerase chain reaction and sequencing. The Cochran Armitage Trend test was used to determine significant trends in percentage of isolates over time. RESULTS: , 1 mg/L). Consistent activity was also noted across different regions. Potent activity was demonstrated against different NDM variants and MBL-positive isolates co-carrying other carbapenemases (98.1% and 99.7% isolates inhibited at ≤8 mg/L, respectively). About 0.6% MBL-positive isolates (10/1707) had MICs >8 mg/L for ATM-AVI. CONCLUSION: ATM-AVI demonstrated potent activity against MBL-positive isolates, including NDM variants and MBL-positive isolates co-carrying other carbapenemases, and may represent a good option for treating infections caused by MBL-positive Enterobacterales.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».