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Enregistrement W4415474158 · doi:10.1128/mbio.01428-25

Zoonotic <i>Escherichia coli</i> and urinary tract infections in Southern California

2025· article· en· W4415474158 sur OpenAlexaff
Maliha Aziz, Daniel E. Park, Vanessa H. Quinlivan, Evangelos A. Dimopoulos, Yashan Wang, Edward H. Sung, AA Roberts, Ann Nyaboe, Meghan F. Davis, Joan A. Casey, Julio Diaz Caballero, Keeve E. Nachman, Harpreet S. Takhar, David M. Aanensen, Julian Parkhill, Sara Y. Tartof, Cindy M. Liu, Lance B. Price

Notice bibliographique

RevuemBio · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesWellcome Trust
Mots-clésAntibiotic resistanceAntimicrobialAntibioticsEpidemiologyUrinary systemZoonosisTransmission (telecommunications)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Extraintestinal pathogenic Escherichia coli (ExPEC) is the leading cause of urinary tract infections (UTIs) worldwide and may be transmitted from food animals to humans via contaminated meat. However, the contribution of zoonotic ExPEC strains to UTIs in metropolitan areas remains unclear. We estimated the proportion of UTIs attributable to zoonotic ExPEC across eight Southern California counties. Between 2017 and 2021, we collected 12,616 E. coli isolates from retail meat and 23,483 from UTI patients, sequencing a representative subset of 5,728 isolates. Using a Bayesian latent class model trained with 17 host-associated genetic markers, we inferred the host origin of each isolate. Demographic, clinical, and antimicrobial resistance profiles were compared between meat isolates and clinical isolates inferred to be of human or food-animal origin. Most UTI patients were female (88%), with a median age of 50 years; 37% were Hispanic and 31% non-Hispanic white. Zoonotic ExPEC strains accounted for 18% of UTIs overall, rising to 21.5% in high-poverty neighborhoods. Women had a higher zoonotic proportion than men (19.7% vs 8.5%, P < 0.001). Among men, those with zoonotic infections were older than those with non-zoonotic infections (median 73.0 vs 65.0 years, P = 0.028). These findings underscore the contribution of zoonotic ExPEC to the UTI burden in Southern California and the need for targeted interventions to reduce risk in vulnerable communities. IMPORTANCE Urinary tract infections (UTIs) are among the most common bacterial infections worldwide and are primarily caused by Escherichia coli . While E. coli is known to colonize both humans and food-producing animals, the extent to which zoonotic strains impact human disease remains poorly understood. Emerging evidence suggests that food animals may serve as an underrecognized reservoir for extraintestinal pathogenic E. coli (ExPEC). In this study, we used a genomic attribution model to quantify the contribution of zoonotic strains to UTIs in Southern California. We found that approximately 18% of E. coli UTIs were likely attributable to food animals. Individuals living in high-poverty neighborhoods had a 1.6-fold increased risk of zoonotic UTIs compared to those in low-poverty areas. These findings highlight zoonotic transmission as an important driver of UTIs and suggest that reducing ExPEC in food-animal reservoirs could help lower disease burden and address health disparities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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