The Epidemiology, Management, and Outcomes of Bacterial Meningitis in Infants
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
OBJECTIVES: The pathogens that cause bacterial meningitis in infants and their antimicrobial susceptibilities may have changed in this era of increasing antimicrobial resistance, use of conjugated vaccines, and maternal antibiotic prophylaxis for group B Streptococcus (GBS). The objective was to determine the optimal empirical antibiotics for bacterial meningitis in early infancy. METHODS: This was a cohort study of infants <90 days of age with bacterial meningitis at 7 pediatric tertiary care hospitals across Canada in 2013 and 2014. RESULTS: There were 113 patients diagnosed with proven meningitis (n = 63) or suspected meningitis (n = 50) presented at median 19 days of age, with 63 patients (56%) presenting a diagnosis from home. Predominant pathogens were Escherichia coli (n = 37; 33%) and GBS (n = 35; 31%). Two of 15 patients presenting meningitis on day 0 to 6 had isolates resistant to both ampicillin and gentamicin (E coli and Haemophilus influenzae type B). Six of 60 infants presenting a diagnosis of meningitis from home from day 7 to 90 had isolates, for which cefotaxime would be a poor choice (Listeria monocytogenes [n = 3], Enterobacter cloacae, Cronobacter sakazakii, and Pseudomonas stutzeri). Sequelae were documented in 84 infants (74%), including 8 deaths (7%). CONCLUSIONS: E coli and GBS remain the most common causes of bacterial meningitis in the first 90 days of life. For empirical therapy of suspected bacterial meningitis, one should consider a third-generation cephalosporin (plus ampicillin for at least the first month), potentially substituting a carbapenem for the cephalosporin if there is evidence for Gram-negative meningitis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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.
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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