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Enregistrement W4390794905 · doi:10.1099/mgen.0.001174

Genomic and clinical characteristics of campylobacteriosis in Australia

2024· article· en· W4390794905 sur OpenAlexaff
Danielle M. Cribb, Cameron Moffatt, Rhiannon L. Wallace, Angus McLure, Dieter Bulach, Amy V. Jennison, Nigel French, Mary Valcanis, Kathryn Glass, Martyn Kirk

Notice bibliographique

RevueMicrobial Genomics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilAgrifutures AustraliaDepartment of Health, State Government of VictoriaUniversity of MelbourneMeat and Livestock AustraliaQueensland HealthACT HealthAustralian GovernmentMedical Research CouncilNSW Ministry of HealthDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentMassey UniversityHunter New England Local Health DistrictU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésCampylobacteriosisVirulenceOdds ratioCampylobacter jejuniDiseaseCampylobacterMultilocus sequence typingMedicineOddsInternal medicineBiologyGenotypeGeneGeneticsLogistic regressionBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campylobacter spp. are a common cause of bacterial gastroenteritis in Australia, primarily acquired from contaminated meat. We investigated the relationship between genomic virulence characteristics and the severity of campylobacteriosis, hospitalisation, and other host factors. We recruited 571 campylobacteriosis cases from three Australian states and territories (2018–2019). We collected demographic, health status, risk factors, and self-reported disease data. We whole genome sequenced 422 C . jejuni and 84 C . coli case isolates along with 616 retail meat isolates. We classified case illness severity using a modified Vesikari scoring system, performed phylogenomic analysis, and explored risk factors for hospitalisation and illness severity. On average, cases experienced a 7.5 day diarrhoeal illness with additional symptoms including stomach cramps (87.1 %), fever (75.6 %), and nausea (72.0 %). Cases aged ≥75 years had milder symptoms, lower Vesikari scores, and higher odds of hospitalisation compared to younger cases. Chronic gastrointestinal illnesses also increased odds of hospitalisation. We observed significant diversity among isolates, with 65 C . jejuni and 21 C . coli sequence types. Antimicrobial resistance genes were detected in 20.4 % of isolates, but multidrug resistance was rare (0.04 %). Key virulence genes such as cdtABC ( C. jejuni ) and cadF were prevalent (>90 % presence) but did not correlate with disease severity or hospitalisation. However, certain genes (e.g. fliK , Cj1136 , and Cj1138 ) appeared to distinguish human C. jejuni cases from food source isolates. Campylobacteriosis generally presents similarly across cases, though some are more severe. Genotypic virulence factors identified in the literature to-date do not predict disease severity but may differentiate human C. jejuni cases from food source isolates. Host factors like age and comorbidities have a greater influence on health outcomes than virulence factors.

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 enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,262

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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