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Enregistrement W4394688170 · doi:10.1016/j.jgar.2024.03.020

Global trends in carbapenem- and difficult-to-treat-resistance among World Health Organization priority bacterial pathogens: ATLAS surveillance program 2018–2022

2024· article· en· W4394688170 sur OpenAlexaff
Mark G. Wise, James A. Karlowsky, Naglaa Mohamed, Elizabeth D. Hermsen, Shweta Kamat, Andy Townsend, Adrian Brink, Àlex Soriano, David L. Paterson, Luke Moore, Daniel F. Sahm

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Antimicrobial Resistance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésCarbapenemAntibiotic resistanceMedicineGram-negative bacterial infectionsAtlas (anatomy)Intensive care medicineBiologyMicrobiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To report trends in carbapenem resistance and difficult-to-treat resistance (DTR) among clinical isolates of Gram-negative priority pathogens collected by the ATLAS global surveillance program from 2018 to 2022. METHODS: Reference broth microdilution testing was performed in a central laboratory for 79,214 Enterobacterales, 30,504 Pseudomonas aeruginosa, and 13,500 Acinetobacter baumannii-calcoaceticus complex isolates collected by a constant set of 157 medical centres in 49 countries in Asia Pacific (APAC), Europe (EUR), Latin America (LATAM), Middle East-Africa (MEA), and North America (NA) regions. MICs were interpreted by 2023 CLSI M100 breakpoints. β-lactamase genes were identified for meropenem-nonsusceptible (MIC ≥2 mg/L) Enterobacterales isolates. RESULTS: Carbapenem-resistant Enterobacterales (CRE) detection increased (P < 0.05) in APAC, EUR, LATAM, and MEA regions and decreased in NA, while annual DTR percentages increased in all five regions. Carbapenem-resistant P. aeruginosa (CRPA; decreased in MEA region) and carbapenem-resistant A. baumannii-calcoaceticus complex (CRAB; decreased in MEA region and increased in EUR) remained relatively stable over time in all regions, although notably, annual percentages of CRAB and DTR A. baumannii-calcoaceticus complex isolates were consistently >25 percentage points lower in NA than in other regions. For all regions except NA, the majority of changes in CRE percentages could be attributed to hospital-acquired infections. Among meropenem-nonsusceptible Enterobacterales, KPC was the most frequent carbapenemase in NA and EUR each year. NDM was the most prevalent carbapenemase detected in 2022 in other global regions. CONCLUSION: CRE, CRPA, CRAB, and DTR rates vary among global regions over time highlighting the need for continuing surveillance to inform treatment strategies and antimicrobial stewardship.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations91
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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