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Public health surveillance of multidrug-resistant clones of Neisseria gonorrhoeae in Europe: a genomic survey

The Lancet Infectious Diseases·

Simon R Harris, Michelle J Cole, Gianfranco Spiteri, Leonor Sánchez-Busó, Daniel Golparian, Susanne Jacobsson, Richard Goater, Khalil Abudahab, Corin A Yeats, Beatrice Bercot, Maria José Borrego, Brendan Crowley, Paola Stefanelli, Francesco Tripodo, Raquel Abad, David M Aanensen, Magnus Unemo, Jacinta Azevedo, Eszter Balla, Christopher Barbara, Thea Bergheim, Maria José Borrego, Viviane Bremer, Susanne Buder, Panayiota Maikanti-Charalambous, Stephanie Chisholm, Susan Cowan, Brendan Crowley, Tania Crucitti, Mercedes Diez, Mária Dudás, Kirstine Eastick, Agathe Goubard, Maria Haller, Guôrún Svanborg Hauksdóttir, Steen Hoffmann, Gwenda Hughes, Derval Igoe, Samo Jeverica, Irena Klavs, Hilde Kløvstad, Peter Kohl, Vasileia Konte, Ineke Linde, Violeta Mavcutko, Jackie Maistre Melillo, Gatis Pakarna, Peter Pavlik, Despo Pieridou, Guy La Ruche, Guôrún Sigmundsdóttir, Soteroulla Soteriou, Angelika Stary, Paola Stefanelli, Barbara Suligoi, Peter Truska, Eva Tzelepi, Magnus Unemo, Birgit Van Benthem, Alje Van Dam, Julio Vazquez, Inga Velicko, Ruth Verbrugge

DOI
10.1016/s1473-3099(18)30225-1
PMID
29776807
PMCID
PMC6010626
OpenAlex
W2803800822
研究类型
Genomic study
出版商
Elsevier BV
文章类型
journal-article
完整性状态
current

为何这项研究现在值得关注

研究提出了一个通过标准化采样、全基因组测序和开放获取软件开展淋球菌基因组监测的框架,显示出在国家和区域层面追踪不同风险人群中抗菌药物耐药分布及菌株替代模式的增强能力。

01

结构化证据摘要

研究问题

研究使用全基因组测序结合流行病学和表型数据,描述20个欧洲国家的淋球菌群体,评估抗菌药物耐药水平和菌株分布的变化,并评价基于全基因组测序的耐药性预测。

研究设计

这是一项观察性基因组调查,测序了欧洲淋球菌抗菌药物耐药监测项目在20个国家于2013年9月至11月期间收集的淋球菌分离株。研究还建立了一个网络平台,用于自动预测抗菌药物耐药性,并将分子分型与流行病学数据整合。

人群与场景

研究分析了来自20个欧洲国家、淋病患者的1,054份淋球菌分离株。

主要发现

多重耐药NG-MAST基因群G1407此前与男男性行为者相关,后来主要与异性恋者相关(优势比4.29);其流行比例也从2009至2010年的23%降至2013年的17%。与传统分型方法相比,全基因组测序提供了更高的分辨率和准确性,能够较好地预测抗菌药物耐药性,并识别结果不一致、混合感染、污染物以及与特定风险人群相关的耐药分支。

公共卫生意义

研究提出了一个通过标准化采样、全基因组测序和开放获取软件开展淋球菌基因组监测的框架,显示出在国家和区域层面追踪不同风险人群中抗菌药物耐药分布及菌株替代模式的增强能力。

重要局限

所提供的摘要未明确说明研究局限性。本总结仅依据所提供的单篇文章摘要和元数据,未包含全文信息;要获得完整背景和方法学细节,需要查阅原始论文。

GIDS 解读

该研究显示,将全基因组测序纳入区域性性传播感染监测项目具有可行性和应用价值。G1407基因群向异性恋人群分布变化的观察结果说明,基因组监测能够发现流行病学模式的变化,并可能为公共卫生应对提供信息;但要将这些变化归因于具体因素,还需要超出该描述性调查范围的进一步研究。

02

相关 GIDS 监测

文献背景不会验证、解释或改变监测信号;精确关系与背景关系会分开展示。

03

证据关系

本文与疾病、地区、主题及研究设计之间有 8 条可审计分类关系。

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