Tracking of multidrug-resistant pathogen clones in Ghana: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antimicrobial resistance (AMR) threatens effective antibiotic treatment. Multidrug-resistant (MDR) bacterial clones pose a particular challenge because they facilitate rapid resistance dissemination. Tracking dominant antibiotic-resistant clones in Ghana will inform targeted surveillance and control. This systematic review characterised prevalent MDR clones of priority pathogens isolated from humans, animals, and the environment in Ghana. METHODS: A search of PubMed, Scopus, and Web of Science databases was conducted from inception to October 4, 2024, for studies reporting genetic characterisation of MDR clones from Ghana. The risk of bias in the included studies was evaluated using the Newcastle–Ottawa scale (NOS), and data analysis involved descriptive statistics and proportional meta-analysis. RESULTS: Twenty-five studies met the eligibility criteria, and 10 different MDR bacterial species were identified from human, animal, and environmental sources. The pooled prevalence of MDR bacteria was 53.4% (95% CI: 39.8–66.9). The dominant E. coli clones were ST155 (38.0%), ST617 (29.1%), and ST10 (11.1%). For K. pneumoniae, ST152 and ST17 were the main clones detected, each with a prevalence of 13.7%. ST39 was also present at 9.0%. The major S. pneumoniae clones were ST802 (18.5%), ST15111 (12.3%), and ST15448 (4.8%). ST152 (27.3%), ST121 (21.3%), and ST9 (14.3%) were predominant among the S. aureus isolates. The most prevalent Acinetobacter baumannii clone was ST231 (77.3%), followed by ST2145 (13.6%). CONCLUSION: This systematic review provided the first comprehensive overview of MDR clones that may be circulating in Ghana. The identification of high-risk clones, such as E. coli ST155 and S. aureus ST152, highlights the need for urgent public health interventions. Continued tracking using standardised WGS methodologies across diverse sources is crucial for guiding antimicrobial resistance containment in Ghana.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».