Risk factors for mortality among patients with Staphylococcus aureus bacteremia: a single-centre retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Staphylococcus aureus bacteremia is associated with significant morbidity and mortality. Given the paucity of recent Canadian data, we estimated the mortality rate associated with S. aureus bacteremia in a tertiary care hospital and identified risk factors associated with mortality. METHODS: We retrospectively reviewed the records of adults with S. aureus bacteremia admitted to a tertiary care centre in southwestern Ontario between 2008 and 2012. Cox regression analysis was used to evaluate associations between predictor variables and all-cause, in-hospital, and 90-day postdischarge mortality. RESULTS: Of the 925 patients involved in the study, 196 (21.2%) died in hospital and 62 (6.7%) died within 90 days after discharge. Risk factors associated with in-hospital and all-cause mortality included age, sepsis (adjusted hazard ratio [adjusted HR] 1.49, 95% confidence interval [CI] 1.08-2.06, p = 0.02), admission to the intensive care unit (adjusted HR 3.78, 95% CI 2.85-5.02, p < 0.0001), hepatic failure (adjusted HR 3.36, 95% CI 1.91-5.90, p < 0.0001) and metastatic cancer (adjusted HR 2.58, 95% CI 1.77-3.75, p < 0.0001). Methicillin resistance, hepatic failure, cerebrovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease and metastatic cancer were associated with postdischarge mortality. INTERPRETATION: The all-cause mortality rate in our cohort was 27.9%. Identification of predictors of mortality may guide empiric therapy and provide prognostic clarity for patients with S. aureus bacteremia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».