Revealing the drivers of antibiotic resistance trends in Streptococcus pneumoniae amidst the 2020 COVID-19 pandemic: Insights from mathematical modeling
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Abstract Non-pharmaceutical interventions implemented to block SARS-CoV-2 transmission in early 2020 led to global reductions in the incidence of invasive pneumococcal disease (IPD). By contrast, most European countries reported an increase in antibiotic resistance among invasive Streptococcus pneumoniae isolates from 2019 to 2020, while an increasing number of studies reported stable pneumococcal carriage prevalence over the same period. To disentangle the impacts of the COVID-19 pandemic on pneumococcal epidemiology in the community setting, we propose a mathematical model formalizing simultaneous transmission of SARS-CoV-2 and antibiotic-sensitive and -resistant strains of S. pneumoniae . To test hypotheses underlying these trends five mechanisms were built in into the model and examined: (1) a population-wide reduction of antibiotic prescriptions in the community, (2) lockdown effect on pneumococcal transmission, (3) a reduced risk of developing an IPD due to the absence of common respiratory viruses, (4) community azithromycin use in COVID-19 infected individuals, (5) and a longer carriage duration of antibiotic-resistant pneumococcal strains. Among 31 possible pandemic scenarios involving mechanisms individually or in combination, model simulations surprisingly identified only two scenarios that reproduced the reported trends in the general population. They included factors (1), (3), and (4). These scenarios replicated a nearly 50% reduction in annual IPD, and an increase in antibiotic resistance from 20% to 22%, all while maintaining a relatively stable pneumococcal carriage. Exploring further, higher SARS-CoV-2 R0 values and synergistic within-host virus- bacteria interaction mechanisms could have additionally contributed to the observed antibiotic resistance increase. Our work demonstrates the utility of the mathematical modeling approach in unraveling the complex effects of the COVID-19 pandemic responses on AMR dynamics.
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Le contrôle bibliographique ouvert
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- Titre Crossref
- Revealing the drivers of antibiotic resistance trends in <i>Streptococcus pneumoniae</i> amidst the 2020 COVID-19 pandemic: Insights from mathematical modeling
- Date Crossref
- 09/08/2022
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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Où se fait cette recherche
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Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institut Pasteur PACRI unit pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Université Paris Cité Institut Pasteur pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Université Paris-Saclay pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Centre de recherche en Epidémiologie et Santé des Populations pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Conservatoire National des Arts et Métiers pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Modélisation pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Inserm, PACRI unit — Institut Pasteur et Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines, avec 5 autres affiliations.
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