Trend in the Molecular Characterization and Geographic Distribution of Mycobacterium tuberculosis Complex Strains: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aims to evaluate the global molecular characterization of Mycobacterium tuberculosis complex (MTBC) isolates from 2017 to June 2023, focusing on lineage distribution, drug resistance trends, and diagnostic methods. Following PRISMA guidelines, data from 10 high quality studies comprising 7,848 clinical samples across 10 countries were analyzed, yielding 3,216 confirmed MTBC isolates. Spoligotyping, MIRU-VNTR, and whole genome sequencing (WGS) were used to characterize strains, alongside various drug susceptibility testing (DST) methods. Lineage 4 (Euro-American) was the most widespread globally, especially in sub-Saharan Africa and Europe. Lineage 2 (Beijing), associated with multidrug resistance, predominated in South Asia, while Lineage 3 (CAS/Delhi) was prevalent in Pakistan and Sudan. MDR-TB rates varied widely from 1.9% in Ghana to 75% in Ireland with high rates also in Nepal (56.8%) and India (50.6%). Male patients accounted for 64% of MTBC cases, indicating gender disparities in disease burden. Spoligotyping was the most frequently used molecular method, though WGS is increasingly employed for its higher resolution. DST methods included the proportion method on Lowenstein–Jensen medium, MGIT 960, GeneXpert MTB/RIF, and Line Probe Assays (LPA). Findings reveal significant regional variation in MTBC lineages and resistance rates. To improve TB control, there is an urgent need for standardized molecular diagnostics, enhanced regional surveillance, and gender-sensitive treatment strategies. Investment in diagnostic infrastructure, particularly in high-burden regions, is critical to curbing the global spread of MDR-TB.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| 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) | 0,003 | 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 ».