Evolving genomic landscape of pediatric pneumococcus in two Canadian urban centers following conjugate vaccination
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Pneumococcal conjugate vaccines (PCVs) have significantly reduced pediatric invasive pneumococcal disease (IPD). However, vaccine escape variants, the emergence of non-vaccine serotypes (NVTs), and antimicrobial resistance (AMR) remain ongoing concerns. We aimed to characterize long-term trends in serotype distribution, lineage composition, and AMR patterns among pediatric IPD cases following PCV introduction in two major Canadian urban centers: Calgary, Alberta, and Toronto, Ontario. Methods: We combined whole-genome sequencing with epidemiologic data from 818 pediatric IPD isolates collected through population-based, active surveillance in Calgary (1998-2016) and Toronto (2009-2016). Phylogenetic analyses, serotype characterization, and AMR profiling were performed to assess temporal trends across three vaccine eras. Results: PCV implementation reduced vaccine type serotypes but was followed by expansion of NVTs, including serotypes 22F, 33F, and 15B, with regional differences in prevalence. Serotypes 19A and 3 persisted despite PCV13 inclusion. Several pre-vaccine-associated lineages re-emerged under NVT capsules, indicating capsular switching. Macrolide resistance increased in Calgary (7.4-29.3%), distributed across multiple lineages; penicillin resistance remained infrequent. Conclusion: Our findings highlight sustained pneumococcal adaptation through serotype replacement, vaccine escape, and AMR dissemination. Ongoing genomic surveillance is essential to monitor these trends and inform vaccination policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».