Isolation of Clostridioides difficile from a Large Animal Veterinary Teaching Hospital Environment
Notice bibliographique
Résumé
In veterinary hospitals, the risk of C. difficile nosocomial acquired infections remains largely unknown, and only a few studies surveyed the environmental prevalence of C. difficile in these facilities. The aim of this study was to determine the prevalence of C. difficile in the Ontario Veterinary College large animal hospital environment and to characterize the recovered isolates. Methods. The environment of the large animal clinic of a university veterinary hospital was tested for the presence of C. difficile. Samples were collected from 157 surface sites and cultured using selective enriched broth and selective agar media. Multiplex PCR method for the detection of C. difficile toxin A (tcdA), toxin B (tcdB) binary toxin (cdtA⁄cdtB) genes; high-resolution capillary gel-based electrophoresis PCR-Ribotyping; multilocus sequence typing (MLST) and antimicrobial resistance predictions from sequenced genome were performed. Results. Thirteen isolates were recovered from 157 (8.3%) of multiple sampled sites of the main hospital. Ten distinct ribotypes, of which 7 were positive for toxin genes A and B, and all were negative for binary toxin genes. The two most common PCR ribotypes were 014 and 010. Isolates belong to the MLST Clade 1 and were further divided into 5 different sequence types. A high prevalence of AMR genes was observed in some isolates. Conclusions. C. difficile is present in different areas of the large animal hospital environment, particularly areas of high traffic and surfaces difficult to clean. Active surveillance and biosecurity measures should be in place to maintain a low environmental contamination and prevent nosocomial infections.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».