Analysis of <i>Neisseria gonorrhoeae</i> and <i>Mycoplasma genitalium</i> from nucleic acid amplification test specimens, Nunavut region of Inuit Nunangat, Canada, 2020–2023
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study analyzed Neisseria gonorrhoeae (GC) and Mycoplasma genitalium (Mgen) from remnant nucleic acid amplification test (NAAT) specimens in Nunavut, Canada (2020–2023) to assess strain distribution, antimicrobial resistance (AMR), and co-infection rates. Among 2,221 GC-positive specimens, no cephalosporin resistance was detected, but intermediate-to-decreased susceptibility increased in 2023. Predicted ciprofloxacin resistance was 45%, and azithromycin resistance remained stable at 9.6%. Of 778 tested specimens, 31.4% were co-infected with Mgen, with 49.2% associated with azithromycin resistance, but none with moxifloxacin resistance. These findings highlight emerging AMR trends and support reassessment of current treatment guidelines. Remnant urine specimens submitted for nucleic acid amplification testing identified differences in the prevalence and AMR patterns in GC and Mgen in a large Canadian Arctic territory. IMPORTANCE Nunavut has the highest gonorrhea rates in Canada, yet antimicrobial resistance (AMR) surveillance is limited to culture-based testing. This study bridges that gap by using molecular assays to predict AMR directly from remnant nucleic acid amplification test specimens, providing data for remote regions that lack the resources to culture and transport Neisseria gonorrhoeae cultures. Findings highlight relevant AMR trends for gonorrhea treatment. Mgen, despite increasing clinical prevalence and high co-infection rates with other sexually transmitted infections, is not included in national surveillance programs, furthering the need for extended monitoring.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».