Meta-Analysis of Antibiotics and the Risk of Community-Associated Clostridium difficile Infection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rising incidence of Clostridium difficile infection (CDI) could be reduced by lowering exposure to high-risk antibiotics. The objective of this study was to determine the association between antibiotic class and the risk of CDI in the community setting. The EMBASE and PubMed databases were queried without restriction to time period or language. Comparative observational studies and randomized controlled trials (RCTs) considering the impact of exposure to antibiotics on CDI risk among nonhospitalized populations were considered. We estimated pooled odds ratios (OR) for antibiotic classes using random-effect meta-analysis. Our search criteria identified 465 articles, of which 7 met inclusion criteria; all were observational studies. Five studies considered antibiotic risk relative to no antibiotic exposure: clindamycin (OR = 16.80; 95% confidence interval [95% CI], 7.48 to 37.76), fluoroquinolones (OR = 5.50; 95% CI, 4.26 to 7.11), and cephalosporins, monobactams, and carbapenems (CMCs) (OR = 5.68; 95% CI, 2.12 to 15.23) had the largest effects, while macrolides (OR = 2.65; 95% CI, 1.92 to 3.64), sulfonamides and trimethoprim (OR = 1.81; 95% CI, 1.34 to 2.43), and penicillins (OR = 2.71; 95% CI, 1.75 to 4.21) had lower associations with CDI. We noted no effect of tetracyclines on CDI risk (OR = 0.92; 95% CI, 0.61 to 1.40). In the community setting, there is substantial variation in the risk of CDI associated with different antimicrobial classes. Avoidance of high-risk antibiotics (such as clindamycin, CMCs, and fluoroquinolones) in favor of lower-risk antibiotics (such as penicillins, macrolides, and tetracyclines) may help reduce the incidence of CDI.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle