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Enregistrement W4412403513 · doi:10.1093/jacamr/dlaf118.048

P41 Prevalence and antimicrobial resistance among Gram-negative organisms isolated from a tertiary hospital in Guyana (South America)

2025· article· en· W4412403513 sur OpenAlexaff
Taudgirdas Persaud, S. S. Shaw, Joanna Cole Breems, Michael Tomori

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensGeorgetown Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGramAntimicrobialAntibiotic resistanceGram-negative bacteriaResistance (ecology)Tertiary careMicrobiologyMedicineBiologyAntibioticsBacteriaFamily medicineEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background AMR continues to pose a significant global public health threat as deaths due to AMR are estimated to reach 10 million lives by 2050, and South Asia, Latin America, and the Caribbean region are forecasted to have the highest AMR all-age mortality rate by 2050. In 2019, Guyana had the 59th highest age-standardized mortality rate per 100 000 population associated with AMR across 204 countries and the 2nd highest in the Caribbean region. Despite these figures, there has never been any comprehensive analysis of the prevalence and antimicrobial resistance patterns of bacteria done in Guyana. Objectives To conduct the first comprehensive report of the prevalence and antimicrobial resistance patterns of Gram-negative bacteria and WHO-priority pathogens in clinical isolates obtained at the Georgetown Public Hospital Corporation (GPHC) in Georgetown, Guyana. Methods This is a retrospective, descriptive, cross-sectional study of bacterial culture and susceptibility data from January 1 through December 31 of 2023. Culture isolates were identified using the VITEK 2 system, and resistance profiles were interpreted according to the Clinical and Laboratory Standards Institute (CSLI) guidelines. WHONET software was used to analyse the prevalence and resistance profiles of Gram-negative organisms. Prevalence of third-generation cephalosporin resistance (3GC-R), carbapenem resistance, and MDR pathogens were assessed for WHO-priority pathogens. Results A total of 6575 bacterial isolates were identified, of which 70% (4604) were Gram-negative. The most prevalent Gram-negative organisms were Klebsiella pneumoniae (27.0%), Escherichia coli (24.3%), and Pseudomonas aeruginosa (10.7%). Among Enterobacterales, 3GC-R was detected in 85.1% of K. pneumoniae and 81% of E. coli isolates. MDR was observed in 34.4% of K. pneumoniae and 12.9% of E. coli. Carbapenem resistance was reported in 7.4% of K. pneumoniae and 1.3% of E. coli. Among non-fermenters, Acinetobacter baumannii exhibited 18.9% carbapenem resistance and 17.1% MDR, while P. aeruginosa showed 38.2% carbapenem resistance and 12.8% MDR. Resistance levels for many key pathogens were notably higher than regional and global averages. Conclusions This study reveals concerningly high levels of antimicrobial resistance in Gram-negative bacteria at the tertiary healthcare centre in Guyana. These data add to the regional and global surveillance of antimicrobial resistance. The findings emphasize the need for ongoing surveillance, expanded diagnostic capacity, and implementation of an antimicrobial stewardship programme as part of a multidisciplinary effort to curb antimicrobial resistance in the Caribbean region.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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