Antibiotic resistance genes circulating in Nigeria: a systematic review and meta-analysis from the One Health perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The misuse of antibiotics in developing countries has created serious threats to public healthcare systems and reduced treatment options. Multidrug-resistant bacteria harbour antibiotic resistance genes that help them subdue the effectiveness of several available antibiotics. This review aimed to assess antimicrobial resistance genes circulating in Nigeria via a systematic review and meta-analysis. METHODS: A comprehensive literature search was performed using five electronic databases: PubMed, Web of Science, Scopus, Google Search, and African Journals Online (AJOL). Articles related to antibiotic resistance genes in Nigeria, published between January 1, 2015 and October 31, 2024, were included. The Newcastle-Ottawa scale (NOS) was used to assess the risk of bias. The meta-analysis for random effects was performed to determine the proportions and pooled prevalence of the resistance genes from the various One Health domains, as well as heterogeneity in the data, using R software (Version 4.3.3) and the metaprop package. RESULTS: Of the 762 articles retrieved, 56 (humans [n = 33], animals [n = 8], environment [n = 12], human/animal [n = 1], and human/animal/environment [n = 2]) from the six geopolitical zones in Nigeria met the inclusion criteria. The extended-spectrum beta-lactamase (ESBL) gene with the highest pooled prevalence was blaSHV (24.0% [95% CI: 12.0–44.0]), followed by blaCTX-M (23.0% [95% CI: 14.0–37.0]), and the least was blaTEM (18.0% [95% CI: 8.0–37.0]). Among the carbapenemase genes, blaKPC (33.0% [95% CI: 7.0–76.0]) was the most prevalent, followed by blaNDM (21.0% [95% CI: 9.0–41.0]), blaOXA (11.0% [95% CI: 2.0–46.0]) and the least was blaVIM (9.0% [95% CI: 3.0–26.0]). The mecA gene also had a high pooled prevalence (51.0% [95% CI: 14.0–86.0]). The pooled prevalence of the erm, sul, tet, and qnr genes ranged from 19.0% (95% CI: 8.0–38.0) to 27.0% (95% CI: 13.0–47.0). Some antibiotic resistance genes were shared among the three domains. CONCLUSION: This systematic review and meta-analysis has demonstrated the co-existence of antibiotic resistance genes among bacteria causing infection in Nigeria, via the One Health approach. There is a need for future research on the circulation of antibiotic resistance genes in developing countries using internationally approved approaches to track down this menace.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».