Navigating the Current Treatment Landscape of Metallo-β-Lactamase-Producing Gram-Negative Infections: What are the Limitations?
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The spread of carbapenemase-producing gram-negative pathogens, especially those producing metallo-β-lactamases (MBLs), has become a major health concern. MBLs are molecularly the most diverse carbapenemases, produced by a wide spectrum of gram-negative organisms, including the Enterobacterales, Pseudomonas spp., Acinetobacter baumannii, and Stenotrophomonas maltophilia, and can hydrolyze most β-lactams using metal ion cofactors in their active sites. Over the years, the prevalence of MBL-carrying isolates has increased globally, particularly in Asia. MBL infections are associated with adverse clinical outcomes including longer length of hospital stay, ICU admission, and increased mortality across the globe. The optimal treatment for MBL infections not only depends on the pathogen but also on the underlying resistance mechanisms. Currently, there are only few drugs or drug combinations that can efficiently offset MBL-mediated resistance, which makes the treatment of MBL infections challenging. The rising concern of MBLs along with the limited treatment options has led to the need and development of drugs that are specifically targeted towards MBLs. This review discusses the prevalence of MBLs, their clinical impact, and the current treatment options for MBL infections and their limitations. Furthermore, this review will discuss agents currently in the pipeline for treatment of MBL infections.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle