Trends of serotypes and resistance among <i>Streptococcus pneumoniae</i> in the UK and Ireland (1999–2019)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to report the serotype distribution of Streptococcus pneumoniae isolates from UK and Irish patients with bacteraemia or community-associated lower respiratory tract infections (CA-LRTI). Depending upon the year, these were from 23 to 39 sentinel laboratories and were collected between 1999 and 2019, thus spanning the introduction of pneumococcal conjugate vaccines, PCV7 and PCV13. METHODS: Pneumococcal identification, susceptibility testing and serotyping were undertaken by a central laboratory. Changes in serotype distributions and among the predominant types showing antibiotic non-susceptibility were reviewed in relation to vaccine deployment. RESULTS: Following the introduction of PCV7 (2006) and PCV13 (2010), major shifts occurred in serotype prevalence for both bacteraemia and CA-LRTI. PCV7 types and most PCV13 types (but not 3 and 19A) were largely or wholly displaced. Many of the displaced types (e.g. 6B, 9V, 14, 19F and 23B) had been internationally prevalent and were associated with antibiotic resistance. Other serotypes-many included within the older pneumococcal polysaccharide vaccine, PPV23-expanded into the space, with serotype 8 becoming especially prominent in bacteraemia, though not respiratory infections. Further increasingly prevalent types included 9N, 10A, 12F and 22F. Serotype 15A, often multi-resistant, rose then fell in relative importance after deployment of PCV13. Among the currently most prevalent types, serotype 3 is rarely resistant to agents besides tetracyclines and bloodstream serotype 8 isolates mostly are fully susceptible. CONCLUSIONS: These data offer a comparison of serotypes associated with bacteraemia and respiratory disease over two decades in the UK and Ireland.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».