Nationwide analysis of methicillin-resistant staphylococci in cats and dogs: resistance patterns and geographic distribution
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to quantify the frequency and resistance patterns of 3 methicillin-resistant staphylococci (MRS), Staphylococcus aureus (MRSA), Staphylococcus pseudintermedius (MRSP), and Staphylococcus schleiferi (MRSS), in companion animals, using historical culture and susceptibility data from a national diagnostic laboratory. Methods: Samples from cats and dogs across the US, between 2019 and 2022, were analyzed. Methicillin-resistant isolates identified according to Clinical and Laboratory Standards Institute VET01S (5th ed) were included. Data included location, patient species, sampling site, year, and susceptibility results for various panels of antimicrobials. Results: There were 110,423 MRSP, 5,618 MRSA, and 20,934 MRSS isolates identified. Methicillin-resistant S pseudintermedius was predominantly found in dogs (96.2%), with skin and soft tissue being the most common sites. Methicillin-resistant S aureus and MRSS were also primarily isolated from dogs, with significant yearly, regional, and species-specific differences in antimicrobial susceptibility observed. This study highlights high resistance levels in MRSP isolates, while MRSA and MRSS showed relatively higher susceptibility to several antimicrobials. Conclusions: This study provides insight into the distribution and antimicrobial resistance patterns of MRSA, MRSP, and MRSS in companion animals in the US. Resistance rates for enrofloxacin, marbofloxacin, and chloramphenicol may be higher than reported in this analysis due to recent changes in MIC breakpoints in the Clinical and Laboratory Standards Institute VET01S (7th ed). The findings underscore significant geographical and temporal variations in resistance, emphasizing the need for tailored antimicrobial stewardship programs. Clinical Relevance: The prevalence of MRS in companion animals poses treatment challenges and potential zoonotic risks. This study provides nationwide insight that was not previously available.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».