<b>CO-SELECTION OF ANTIMICROBIAL RESISTANCE GENES BY HEAVY METAL RESISTANCE IN </b><b><i>Staphylococcus aureus</i></b><b>: </b><b>PUBLIC HEALTH IMPLICATIONS</b>
Notice bibliographique
Résumé
The main cause of significant illness and mortality is Staphylococcus aureus, particularly methicillin-resistant S. aureus (MRSA), which makes antimicrobial resistance (AMR) a major global health concern. The co-selection of antibiotic resistance genes (ARGs) and heavy metal resistance genes (HMRGs) in S. aureus exacerbates this issue since heavy metals in environments such as livestock farms, hospitals, and wastewater treatment plants (WWTPs) promote resistant strains. This review looks at the co-selection mechanisms of co-resistance, cross-resistance, and horizontal gene transfer (HGT) and their public health consequences. It examines how metals like zinc, copper, and cadmium affect ARG selection, particularly in livestock-associated MRSA (LA-MRSA), as well as the function of mobile genetic elements (MGEs). Between 2020 and 2025, case studies and meta-analyses are used to illustrate co-selection dynamics. As information gaps, mitigation measures, and clinical and environmental reservoirs are investigated, a One Health strategy is highlighted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».