Antibiotic resistance in hospital wastewater in West Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The occurrence of antibiotic-resistant bacteria (ARB) has become a global menace and therefore increases morbidity, mortality and healthcare costs. Globally, hospital wastewater (HWW) has been identified as a significant source of antibiotic-resistant elements. OBJECTIVES: This review aims to systematically review and to perform meta-analyses from evidence on antibiotic resistance studies in HWW in West Africa. METHODS: The review was conducted in compliance with PRISMA and included studies published between 1990 and 2024 in West Africa from the Scopus, PubMed, and Web of Science databases. Eligible studies that characterized resistant bacteria, genes, or antibiotic residues in HWW were included. Meta-analyses for resistant bacteria and genes as well risk of bias using the Newcastle-Ottawa scale were conducted. RESULTS: Out of 23 studies reviewed, resistant bacteria were reported in 39% (E. coli), 26% (K. pneumoniae), and 17% (P. aeruginosa), while 17 studies reported ARGs, with blaTEM (29%), blaOXA- 48 (18%), blaSHV (18%), and mecA (18%) being the most common. Only 4% and 9% of studies focused on toxin genes and antibiotic residues, respectively. Meta-analysis showed pooled prevalence rates for resistant bacteria: E. coli 42.6% (95% CI: 26.7%-60.3%) and K. pneumoniae 32.1% (95% Cl: 28.8%- 36.5%), and ARGs: blaTEM 76.0% (95% CI = 64.6%-84.6%) and blaSHV 59.3% (95% CI = 19.5%-89.8%). CONCLUSION: This systematic review highlights significant findings of high levels of ARGs and ARBs of public health concern in HWW in West Africa. This highlights the need to improve upon the monitoring of antibiotic resistance and treatment of HWW in West Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».