Risk factors for catheter‐associated urinary tract infection among hospitalized patients: A systematic review and meta‐analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The study aimed to identify the risk factors for catheter-associated urinary tract infection among hospitalized patients. We also tried to explore its potential effect on patient outcomes if possible. BACKGROUND: Catheter-associated urinary tract infection accounts for a large proportion of healthcare-associated infections and remains a considerable threat to patient safety worldwide. DESIGN: A systematic review and meta-analysis of observational studies. DATA SOURCES: We conducted an electronic search in PubMed, EMBASE, Web of Science, and the Cochrane Database of Systematic Reviews for studies published between January 2008-January 2018. REVIEW METHODS: Two reviewers searched the articles and extracted the data independently. The quality of the studies was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. RevMan 5.3 was used to perform the meta-analysis. RESULTS: Ten studies involving a total of 8785 participants with or without catheter-associated urinary tract infection were included. The average incidence of catheter-associated urinary tract infection was 13.79 per 1000 catheter days, with a prevalence rate of 9.33%. The meta-analysis demonstrated that patients at high risk for catheter-associated urinary tract infection were female, had a prolonged duration of catheterization, had diabetes, had previous catheterization, and had longer hospital and ICU stays. Additionally, catheter-associated urinary tract infection was also accompanied by an increase in mortality. CONCLUSIONS: Healthcare staff should focus on the identified risk factors for catheter-associated urinary tract infection. Further research is needed to investigate the microbial isolates and focus on the intervention strategies of catheter-associated urinary tract infection, so as to reduce its incidence and related mortality.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 ».