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Enregistrement W4408355795 · doi:10.1186/s12920-024-02050-y

A systematic review and meta-analysis on antibiotic resistance genes in Ghana

2025· review· en· W4408355795 sur OpenAlexaboutno aff
Eric S. Donkor, Alex Odoom, Abdul-Halim Osman, Samuel Darkwah, Fleischer C. N. Kotey

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genomics · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International Center
Mots-clésHuman geneticsMeta-analysisAntibiotic resistanceGeneBiologyGeneticsAntibioticsComputational biologyBiotechnologyBioinformaticsMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Addressing antimicrobial resistance (AMR) poses a complex challenge, primarily because of the limited understanding of bacterial antibiotic resistance genes (ARGs) and the spread of these genes across different domains. To bridge this knowledge gap in Ghana, we undertook a comprehensive systematic review and meta-analysis to quantify and estimate the prevalence of circulating ARGs in bacteria isolated from human, animal, and environmental sources. A thorough literature search was conducted across three major databases—Web of Science, PubMed, and Scopus—to retrieve all relevant articles related to ARGs in Ghana from the inception of the databases to February 25, 2024. A risk-of-bias evaluation was performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and the data analysis involved descriptive statistics and proportional meta-analysis. Of the 371 articles initially obtained, 38 met the inclusion criteria. These studies adequately covered Ghana geographically. The most prevalent ESBL gene identified was blaCTX-M, with a prevalence of 31.6% (95% CI: 17.6–45.7), followed by blaTEM (19.5% [95% CI: 9.7–29.3]), and blaSHV (3.5% [95% CI: 0.3–6.6]). The pooled prevalence of carbapenemase genes ranged from 17.2% (95% CI: 6.9–27.6) for blaNDM to 10.3% (95% CI: 1.9–18.7) for blaOXA. Additionally, other ARGs, including sul1, qnrS, gyrA, erm(B), and mecA, were detected, with prevalence ranging from 3.9% (95% CI: 0.0–8.5) to 16.4% (95% CI: 3.1–29.8). Several ARGs were shared across human, animal, and environmental sources. This review revealed that bacteria obtained from human, animal, and environmental samples in Ghana shared genes associated with AMR. This finding provides evidence on the interconnection of AMR across these three domains. Horizontal gene transfer, which enables the dissemination of ARGs between genetically diverse bacteria, can occur, necessitating a multidisciplinary approach to addressing antimicrobial resistance in Ghana.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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