Current Antibiotic Susceptibility Test Underestimates Minority Resistance: Implications for High-Risk Infections
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic susceptibility testing (AST) reports classify isolates as “susceptible” despite potential undetected resistant subpopulations—a phenomenon termed susceptibility heterogeneity (SH). Found in 15–97% of clinical isolates of Escherichia coli, Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, and Klebsiella pneumoniae, SH arises from heteroresistance or polyclonal diversity and may evade standard low-inoculum protocols. Clinically, this can lead to treatment failure, particularly in high-risk cases including immunocompromised patients, bloodstream infections, transplant recipients, and situations where minor resistant subpopulations significantly affect outcome. We argue that ethical principles of non-maleficence, transparency, and equity now compel laboratories to acknowledge this limitation. A simple annotation—“Limited susceptibility possible; resistant subpopulations may not be detected”—should accompany “susceptible” results in immunocompromised patients. High-risk cases warrant enhanced testing. This commentary calls for zone inspection, staff training, and Clinical and Laboratory Standards Institute (CLSI)/European Committee on Antimicrobial Susceptibility Testing (EUCAST) guideline updates to reflect SH. Transparency enhances clinical decision-making without implying diagnostic fault.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».