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Enregistrement W2166694564 · doi:10.1186/2047-2994-3-27

Differences in risk-factor profiles between patients with ESBL-producing Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae: a multicentre case-case comparison study

2014· article· en· W2166694564 sur OpenAlexaff
Joshua T. Freeman, Joseph E. Rubin, Gary McAuliffe, Gisele Peirano, Sally Roberts, Dragana Drinković, Johann Pitout

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Resistance and Infection Control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKlebsiella pneumoniaeOdds ratioInternal medicineMedical microbiologyLogistic regressionEpidemiologyRisk factorRetrospective cohort studyMultivariate analysisMicrobiologyEscherichia coliImmunologyBiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Generic epidemiological differences between extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing Escherichia coli (ESBL-EC) and Klebsiella pneumoniae (ESBL-KP), are poorly defined. Nonetheless, defining such differences and understanding their basis could have strategic implications for infection control policy and practice. METHODS: Between 2009 and 2011 patients with bacteraemia due to ESBL-EC or ESBL-KP across all three acute hospitals in the city of Auckland, New Zealand, were eligible for inclusion. Recognised risk factors for ESBL bacteraemia were compared between species in a retrospective case-case study design using multivariate logistic regression. Representative isolates underwent ESBL gene characterisation and molecular typing. RESULTS: 170 patients and 176 isolates were included in the study (92 patients with ESBL-EC, 78 with ESBL-KP). 92.6% had CTX-Ms. 39% of EC were ST131 while 51% of KP belonged to 3 different STs (i.e. ST20, ST48 & ST1087). Specific sequence types were associated with specific hospitals for ESBL-KP but not ESBL-EC. Variables positively associated with ESBL-EC on multivariate analysis were: community acquired infection (odds ratio [OR] 7.9; 95% CI: 2.6-23.9); chronic pulmonary disease (OR 5.5; 95% CI: 1.5-20.1); and high prevalence country of origin (OR 4.3; 95% CI: 1.6-11.6). Variables negatively associated with ESBL-EC were previous transplant (OR 0.06; 95% CI: 0.007-0.6); Hospital 2 (OR 0.3; 95% CI: 0.1-0.7) and recent ICU admission (OR 0.3; 95% CI: 0.07-0.9). CONCLUSIONS: Differences in risk profiles between patients with ESBL-EC and ESBL-KP suggest fundamental differences in transmission dynamics. Understanding the biological basis for these differences could have implications for infection control practice. Tailoring of infection control measures according to ESBL species may be indicated in some instances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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