Prevalence of Imipenem-Resistant Acinetobacter baumannii isolates in Iran: A Meta-Analysis
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 513
فایل این مقاله در 23 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IEM-7-1_009
تاریخ نمایه سازی: 28 تیر 1400
چکیده مقاله:
Background: Acinetobacter baumannii is a gram-negative pathogen that is highly resistant to antibiotics. This bacterium can cause severe systemic infections, especially in hospitalized patients. Recently, antimicrobial-resistant Acinetobacter baumannii has become a life-threatening pathogen in Iran and around the world.
Materials & Methods: In this study, several Iranian and English databases were systematically searched to find all original and review articles investigating the prevalence of imipenem resistance in their sample size, while mentioning the source of clinical isolates, as well as the prevalence of antimicrobial resistance genes.
Findings: Among genes, blaOXA-۲۳ with a prevalence of ۳۱% to ۱۰۰% was responsible for global outbreaks of imipenem-resistant Acinetobacter baumannii and was presented in most of the hospital isolates. Our meta-analysis also revealed that ۷۴.۲% of Acinetobacter baumannii were resistant to imipenem in ۱۲۲ clinical studies.
Conclusion: Our study highlighted a rapid increase in the rate of imipenem resistance in clinical isolates of Acinetobacter baumannii in Iran. The need for periodic antibiotic care system programs to monitor the administration and use of antibiotics
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mozhgan Derakhshan Sefidi
Department of Bacteriology, Faculty of Medical Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
Leila Heidary
Department of Bacteriology, Faculty of Medical Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
Saeed Shams
Cellular and Molecular Research Center, Qom University of Medical Sciences, Qom, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :