Colistin heteroresistance, mechanisms, diagnostic methods, and therapeutic options: A review
Notice bibliographique
Résumé
The heteroresistance phenotype refers to the presence of bacterial subpopulations with reduced antibiotic susceptibility compared with the main population.Mathematical modelling and computer simulations suggest that heteroresistance can lead to negative treatment outcomes and finally, treatment failure.Due to the low frequency and resistance level of resistant subpopulations, detection of heteroresistance phenotype in the diagnostic laboratory is problematic.Routine laboratory tests do not have the ability to accurately detect heteroresistance, but on the other hand, specific methods are time consuming and expensive.The emergence of colistin heteroresistance is a public health concern that threatens human health.Colistin heteroresistance to date has been reported in eight pathogens including Acinetobacter spp., Klebsiella spp., Enterobacter spp., Pseudomonas spp., Escherichia coli, Salmonella enterica serovar Typhimurium (referred to as Salmonella Typhimurium), Neisseria meningitidis and Stenotrophomonas maltophilia.The growing emergence of colistin heteroresistance worldwide underscores the crucial need for coordinated global action to combat it.Understanding the mechanisms of colistin heteroresistance can help to provide better guidelines for reducing antibiotic resistance and to achieve new therapeutic approaches.Our review showed that the prevalence of colistin heteroresistance strains varies in different countries.It seems that the use of different treatment strategies, especially combination therapy, can be effective in reducing the incidence of resistant subpopulations.Also, the use of new generation diagnostic methods can have a significant impact on treatment.Our findings in this review are needed to raise the awareness of microbiologists and specialists to the colistin heteroresistance mechanisms and to achieve effective treatment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».