Systematic Review of Antibiotic Resistance Rates Among Gram-Negative Bacteria in Children With Sepsis in Resource-Limited Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gram-negative antimicrobial resistance (AMR) is of global concern, yet there are few reports from low- and low-middle-income countries, where antimicrobial choices are often limited. METHODS: This study offers a systematic review of PubMed, Embase, and World Health Organization (WHO) regional databases of Gram-negative bacteremia in children in low- and low-middle-income countries reporting AMR since 2001. RESULTS: Data included 30 studies comprising 71 326 children, of whom 7056 had positive blood cultures, and Gram-negative organisms were isolated in 4710 (66.8%). In neonates, Klebsiella pneumoniae median resistance to ampicillin was 94% and cephalosporins 84% in Asia; 100% and 50% in Africa. Large regional variations in resistance rates to commonly prescribed antibiotics for Salmonella spp. were identified. Multidrug resistance (resistance to ampicillin, chloramphenicol, and cotrimoxazole) was present in 30% (interquartile range [IQR], 0-59.6) in Asia and 75% (IQR, 30-85.4) in Africa. CONCLUSIONS: There is a need for an international pediatric antimicrobial resistance surveillance system that collects local epidemiological data to improve the evidence base for the WHO guidance for childhood Gram-negative bacteremia.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».