Shiga Toxin–Producing<i>Escherichia coli</i>Infection, Antibiotics, and Risk of Developing Hemolytic Uremic Syndrome: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antibiotic administration to individuals with Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) infection remains controversial. We assessed if antibiotic administration to individuals with STEC infection is associated with development of hemolytic uremic syndrome (HUS). METHODS: The analysis included studies published up to 29 April 2015, that provided data from patients (1) with STEC infection, (2) who received antibiotics, (3) who developed HUS, and (4) for whom data reported timing of antibiotic administration in relation to HUS. Risk of bias was assessed; strength of evidence was adjudicated. HUS was the primary outcome. Secondary outcomes restricted the analysis to low-risk-of-bias studies employing commonly used HUS criteria. Pooled estimates of the odds ratio (OR) were obtained using random-effects models. RESULTS: Seventeen reports and 1896 patients met eligibility; 8 (47%) studies were retrospective, 5 (29%) were prospective cohort, 3 (18%) were case-control, and 1 was a trial. The pooled OR, including all studies, associating antibiotic administration and development of HUS was 1.33 (95% confidence interval [CI], .89-1.99; I(2) = 42%). The repeat analysis including only studies with a low risk of bias and those employing an appropriate definition of HUS yielded an OR of 2.24 (95% CI, 1.45-3.46; I(2) = 0%). CONCLUSIONS: Overall, use of antibiotics was not associated with an increased risk of developing HUS; however, after excluding studies at high risk of bias and those that did not employ an acceptable definition of HUS, there was a significant association. Consequently, the use of antibiotics in individuals with STEC infections is not recommended.
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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 | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,063 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».