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Enregistrement W4410304563 · doi:10.1128/jcm.00121-25

The dark matter of bacterial genomic surveillance—antimicrobial resistance plasmid transmissions in the hospital setting

2025· article· en· W4410304563 sur OpenAlexaff
Annika Sobkowiak, Vera Schwierzeck, Vincent van Almsick, Natalie Effelsberg, Franziska Schuler, Kyrylo Bessonov, James A. Robertson, Dag Harmsen, Alexander Mellmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasmidMultilocus sequence typingBiologyTransmission (telecommunications)TypingAntibiotic resistanceGenomeWhole genome sequencingMultiple drug resistanceMolecular epidemiologyGeneticsMicrobiologyDrug resistanceGeneBacteriaGenotypeComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissemination of antimicrobial resistance (AMR) is a growing global public health burden. The aim of this study was to characterize AMR plasmid transmissions within a tertiary care hospital and identify relevant AMR plasmid transmission pathways. During an 18-month observation period, 540 clinical gram-negative multidrug-resistant bacterial (MDRB) isolates were collected during routine hospital surveillance and subjected to Pacific Biosciences long-read whole genome sequencing. Potential clonal transmissions were determined based on core genome multilocus sequence typing (cgMLST), and plasmid transmissions were detected using a novel real-time applicable tool for plasmid transmission detection. Potential transmissions were validated using epidemiological data. Among the 471 eligible MDRB isolates, we detected 1,539 plasmids; 84.41% of these were circularized. We identified 38 potential clonal transmissions in 24 clusters based on cgMLST and 121 potential plasmid transmissions in 24 clusters containing genetically related AMR plasmids. Among the latter clusters, 10 contained different multilocus sequence types (involving 2-38 isolates, median: 3 isolates), and nine contained multiple species (2-18 isolates, median: 4). Epidemiological data confirmed 19 clonal transmissions (in seven clusters) and an additional 12 plasmid transmissions (within eight plasmid clusters). Among these, we identified seven cases of intra-host and five patient-to-patient plasmid transmissions. We demonstrate that intra-host and patient-to-patient transmissions of AMR plasmids can be identified by combining long-read sequencing with real-time applicable tools during routine molecular surveillance. In addition, our study highlights that more than a decade of bacterial genomic surveillance missed at least one-third of all AMR transmission events due to plasmids. IMPORTANCE: Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant threat to human health. Most AMR determinants are encoded extra-chromosomally on plasmids. Although current infection control strategies primarily focus on clonal transmission of multidrug-resistant bacteria, until today, AMR plasmid transmission routes are neither understood nor analyzed in the hospital setting. In our study, we simultaneously determined both clonal, that is, based on chromosomes, and AMR plasmid transmissions during routine molecular surveillance by combining long-read sequencing with a novel real-time applicable software tool and validated all potential transmission events with epidemiological data. Our analysis determined not only the yet unknown plasmid transmissions within healthcare facilities or within the community but also resulted, in addition to the clonal transmissions, in at least a third more transmissions due to AMR plasmids.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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