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Enregistrement W4404394298 · doi:10.1128/cmr.00054-22

Laboratory detection of carbapenemases among Gram-negative organisms

2024· review· en· W4404394298 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Microbiology Reviews · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfection controlMicrobiologyAntimicrobial stewardshipCarbapenemGramBiologyGram-negative bacterial infectionsGram-negative bacteriaClinical microbiologyBacteriaMedicineIntensive care medicineAntibiotic resistanceAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY The carbapenems remain some of the most effective options available for treating patients with serious infections due to Gram-negative bacteria. Carbapenemases are enzymes that hydrolyze carbapenems and are the primary method driving carbapenem resistance globally. Detection of carbapenemases is required for patient management, the rapid implementation of infection prevention and control (IP&C) protocols, and for epidemiologic purposes. Therefore, clinical and public health microbiology laboratories must be able to detect and report carbapenemases among predominant Gram-negative organisms from both cultured isolates and direct from clinical specimens for treatment and surveillance purposes. There is not a “one size fits all” laboratory approach for the detection of bacteria with carbapenemases, and institutions need to determine what fits best with the goals of their antimicrobial stewardship and IP&C programs. Luckily, there are several options and approaches available for clinical laboratories to choose methods that best suits their individual needs. A laboratory approach to detect carbapenemases among bacterial isolates consists of two steps, namely a screening process ( e.g. , not susceptible to ertapenem, meropenem, and/or imipenem), followed by a confirmation test ( i.e. , phenotypic, genotypic or proteomic methods) for the presence of a carbapenemase. Direct from specimen testing for the most common carbapenemases generally involves detection via rapid, molecular approaches. The aim of this article is to provide brief overviews on Gram-negative bacteria carbapenem-resistant definitions, types of carbapenemases, global epidemiology, and then describe in detail the laboratory methods for the detection of carbapenemases among Gram-negative bacteria. We will specifically focus on the Enterobacterales, Pseudomonas aeruginosa , and Acinetobacter baumannii complex.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,335 · 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