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Enregistrement W2922275766 · doi:10.1186/s12887-019-1411-0

Deciphering risk factors for blood stream infections, bacteria species and antimicrobial resistance profiles among children under five years of age in North-Western Tanzania: a multicentre study in a cascade of referral health care system

2019· article· en· W2922275766 sur OpenAlexaff
Jeremiah Seni, Adam A. Mwakyoma, Florentina Mashuda, Rehema Marando, Maimuna Ahmed, Rebekah DeVinney, Johann Pitout, Stephen E. Mshana

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTanzaniaReferralAntibiotic resistanceDrug resistanceKlebsiella pneumoniaeTertiary referral hospitalBlood cultureAntimicrobialPediatricsInternal medicineRetrospective cohort studyAntibioticsMicrobiologyEscherichia coliFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Blood stream infections (BSIs) cause a complex cascade of inflammatory events, resulting in significant morbidity and mortality in children in Tanzania. This study was designed to delineate circulating bacterial species, antimicrobial resistance (AMR) profiles and risk factors for BSIs and mortality among children in the cascade of referral health care facilities so as to guide comprehensive BSIs management. METHODS: A multiple cross sectional analytical study was conducted between July 20, 2016 to October 04, 2017 involving 950 children less than five years of age in the North-western part of Tanzania. Children with clinical features suggestive of BSIs were included. Demographic, clinical and laboratory information on culture and antimicrobial susceptibility testing was collected from children; and analyzed using STATA version 13.0 software. RESULTS: The prevalence of BSIs among children was 14.2% (95% CI: 12.1-16.6%), with specific prevalence in the district, regional and tertiary hospitals being 8.3, 6.4 and 20.0%, respectively. The most common bacterial pathogens isolated from 135 culture-positive children were Klebsiella pneumoniae (55, 40.4%), Staphylococcus aureus (23, 17.0%), and Escherichia coli (17, 12.6%). Multi-drug resistance (MDR) was higher in isolates from children at Bugando Medical Centre (BMC) tertiary hospital than isolates from district and regional hospitals [OR (95% CI): 6.36 (2.15-18.76); p = 0.001]. Independent risk factors for BSIs were neonatal period [OR (95% CI): 1.93 (1.07-3.48); p = 0.003] and admission at BMC [2.01 (1.08-3.74); p = 0.028)]. Approximately 6.6% (61/932) of children died, and risk factors for mortality were found to be children attending BMC [OR (95% CI): 4.95 (1.95-12.5); p = 0.001)], neonatal period [OR (95% CI): 2.25 (1.02-5.00); p = 0.045)], and children who had blood culture positive results [OR (95% CI): 1.95 (1.07-3.56); p = 0.028)]. CONCLUSIONS: The prevalence of BSIs (14.2%) in this multi-centre study is high and predominantly caused by the MDR K. pneumoniae. Priority interventional measures to combat BSIs and mortality, specifically among neonates at BMC are urgently recommended.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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