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Enregistrement W4409963130 · doi:10.1128/msystems.00371-25

Longitudinal surveillance of the molecular evolution of methicillin-resistant <i>Staphylococcus aureus</i> isolates from pediatric patients in Shanghai, China, from 2013 to 2022

2025· article· en· W4409963130 sur OpenAlexaff
X. Pan, Jiao Zhang, Fen Pan, Chun Wang, Huihong Qin, Fangyuan Yu, Tiandong Zhang, Wenxin Liu, Qianyue Wu, Zhan Ma, Wenhao Weng, Liang Chen, Fangyou Yu, Hong Zhang, Bingjie Wang

Notice bibliographique

RevuemSystems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClindamycinVirulenceStaphylococcus aureusMethicillin-resistant Staphylococcus aureusBiologyAntibiotic resistanceMolecular epidemiologyclone (Java method)ErythromycinMicrobiologyMedicineAntibioticsGeneticsGeneGenotypeBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The objective of this research was to investigate the genomic epidemiology of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in a pediatric population in Shanghai, China. Whole-genome sequencing was conducted for 492 randomly selected MRSA isolates obtained from a pediatric hospital between 2013 and 2022. ST59 (37.4%), ST398 (22.4%), ST88 (5.7%), and ST22 (5.5%) were the predominant lineages among these children. While ST59 maintained a dominant annual proportion before 2017, the proportion of ST398 gradually increased from 2013 to 2016, with ST398 ultimately emerging as a prevalent clone with a proportion comparable to that of ST59 after 2017. Among the prevalent STs, the spa -SCC mec structure also experienced dynamic changes. Within ST59, the t437-IV subtype experienced a decline and has even been replaced by t172-IV in recent years. In ST398, the t011-V subtype appeared in 2014 and rapidly became the leading subtype. The antibiotic resistance profiles and virulence factors exhibited clone-related features. Compared with other prevalent lineages, ST59 presented high resistance to erythromycin and clindamycin, whereas ST398 presented relatively low resistance to common antimicrobial agents and fewer virulence determinants. Panton-Valentine leucocidin was more common in ST338 and ST1232, whereas toxic shock syndrome toxin was closely associated with ST1 and ST5. The MRSA cases could also be classified into community- and hospital-associated cases, with highly significant differences between the two in terms of demographic characteristics, clindamycin susceptibility, and virulence genes. In conclusion, this study revealed high genetic diversity and dynamic changes in the molecular epidemiology of pediatric MRSA isolates from Shanghai collected over a decade. IMPORTANCE Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) has emerged as a significant global health concern. Previous research on MRSA epidemiology has predominantly focused on adult populations or targeted specific infection sites, while there was limited research on the long-term evolution of MRSA from the pediatric population. This study addresses this knowledge gap by conducting a comprehensive, 10-year surveillance of pediatric MRSA isolates using whole-genome sequencing. We characterized the molecular typing, as well as the phenotypic and genotypic antimicrobial resistance profiles, and virulence factors present in MRSA isolates obtained from children. Our results highlight the imperative for continuous, vigilant monitoring of MRSA within the pediatric demographic to track its evolving genetic landscape.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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