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Enregistrement W7019173704

Genome-scale approaches to strengthen Neisseria gonorrhoeae epidemiological and antimicrobial resistance surveillance

2021· dissertation· en· W7019173704 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueRevista de Estudos Anglo-Portugueses/Journal of Anglo-Portuguese Studies · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundNational Institutes of HealthFundação para a Ciência e a TecnologiaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésNeisseria gonorrhoeaeEpidemiologyAntibiotic resistanceTransmission (telecommunications)Molecular epidemiologyPublic healthGonorrheaDisease burden
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neisseria gonorrhoeae is the human pathogen responsible for the sexually transmitted disease gonorrhoea, whose burden remains a major public health concern. This bacterium has shown an extraordinary ability to develop antimicrobial resistance (AMR) to multiple classes of antimicrobials, with the advent of reaching a “superbug” status. With no available vaccine, managing gonorrhoea infections demands effective preventive measures, antibiotic treatments and epidemiological surveillance. National and international surveillance programmes are increasingly promoting the application of whole-genome sequencing (WGS) data to track N. gonorrhoeae circulation and the emergence and spread of AMR. The major goal of the PhD dissertation was to strengthen N. gonorrhoeae epidemiological and AMR surveillance using WGS. Particularly, we disclose the major AMR trends observed in Portugal throughout 16 years, by reporting data from the National Laboratory Network for Neisseria gonorrhoeae Collection (PTGonoNet), hosted at the Portuguese National Institute of Health (NIH). Using WGS data from across Europe, we report a comprehensive WGS-based genogroup assignment for N. gonorrhoeae. These genogroups represent main circulating lineages and were correlated with other typing techniques and linked to specific AMR signatures. Using a dynamic gene-by-gene approach, we performed the first genome-scale study of N. gonorrhoeae in Portugal, highlighting the genetic diversity of circulating strains, as well as potential transmission chains, which is essential to support epidemiological investigation. Finally, we evaluated a culture-independent strategy to obtain WGS data directly from clinical samples and its suitability for epidemiological surveillance and AMR detection. The findings presented in this dissertation constituted a turning point to consolidate the genomic epidemiology of gonococci in Portugal through the implementation of a WGS-based surveillance methodology in the Portuguese NIH. Ultimately, this work enhances N. gonorrhoeae surveillance by promoting the prospective monitoring of genogroup frequency and geographic spread, towards more oriented Public Health actions to control the spread of N. gonorrhoeae AMR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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