Clostridium ramosum Bacteremia in an Immunocompetent Patient with SARS-CoV-2 Infection: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Danni Bao,1 Xiaohong Xu,1 Yizhang Wang,1 Fengjiao Zhu,1 Yanhong Wu,1 Hongzhang Li2 1Department of Clinical Laboratory, Sanmen People’s Hospital, Taizhou, Zhejiang, People’s Republic of China; 2Department of Gastroenterology, Sanmen People’s Hospital, Taizhou, Zhejiang, People’s Republic of ChinaCorrespondence: Hongzhang Li, Department of Gastroenterology, Sanmen People’s Hospital, Taizhou, Zhejiang, People’s Republic of China, Email lihongzhang@zjsmyy.comAbstract: We report a case of Clostridium ramosum bacteremia in a 73-year-old patient with SARS-CoV-2 infection and right lower abdominal tenderness in China. The microbiological features and genomic epidemiological characteristics of C. ramosum worldwide were investigated to identify the possible sources of infection. Whole-genome sequencing of C. ramosum WD-I2 was performed using an Illumina NovaSeq 6000 platform. Phylogenetic analysis of C. ramosum WD-I2 and other publicly available C. ramosum isolates was performed and visualized using the interactive Tree of Life (iTOL) web server. The resistome of C. ramosum WD-I2 consists of two antimicrobial resistance genes (tetM and ermB), which explains the antimicrobial resistance trait to tetracycline and macrolides. Phylogenetic analysis showed that the strain closest to our isolated strain WD-I2 was SUG1069, recovered from a pig feces sample from Canada, which differed by 589 SNPs. To our knowledge, this is the first report of C. ramosum bacteremia in China. Our findings highlight the potential risk of invasive C. ramosum infections during the COVID-19 pandemic.Keywords: Clostridium ramosum, bacteremia, antimicrobial resistance, SARS-CoV-2, whole genome sequencing
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».