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Enregistrement W3002755914 · doi:10.1136/archdischild-2019-317110

Neonatal early onset sepsis in Middle Eastern countries: a systematic review

2020· review· en· W3002755914 sur OpenAlexaboutno aff
Nadim Khalil, Heather B. Blunt, Zhongze Li, Tyler Hartman

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAmpicillinNeonatal sepsisCochrane LibrarySystematic reviewSepsisPediatricsAntibioticsInternal medicineMEDLINEMeta-analysisMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Early onset neonatal sepsis (EOS) accounts for a significant portion of neonatal mortality, which accounts for 46% of global under five child mortality. Objective This systematic review studies the bacterial aetiology of EOS in the Middle East, susceptibility patterns to recommended empirical antibiotic therapy and whether this differs between high-income and middle-income countries in the region. Methods Articles were collected from Medline, Web of Science, the Cochrane Library and Index Medicus for the Eastern Mediterranean Region. The articles included in our systematic review met the following criteria: published after January 2000, data relevant to the Middle East, data specific for early onset sepsis, no language restriction. Data on aetiology and susceptibility were extracted from prospective and retrospective studies. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. This study focused on EOS but does include data regarding neonatal late-onset sepsis antibiotic susceptibility. The data regarding coagulase-negativeStaphylococcusspecies were excluded from final analysis, as possible contaminants. The protocol for this systematic review was registered on PROSPERO: CRD42017060662. Results 33 articles from 10 countries were included in the analysis. There were 2215 cases of culture-positive EOS, excluding coagulase-negativeStaphylococcus. In middle-income countries,Klebsiellaspecies (26%),Staphylococcus aureus(17%) andEscherichia coli(16%) were the most common pathogens, in contrast to group BStreptococcus(26%),E. coli(24%) andKlebsiella(9%) in high-income countries. Overall susceptibility to ampicillin/gentamicin and third-generation cephalosporin were 40% and 37%, respectively, in middle-income countries versus 93% and 91%, respectively, in high-income countries. Conclusions EOS in middle-income countries was more likely to be due to Gram-negative pathogens and less likely to be susceptible to empirical antibiotic therapy. This has important public health implications regarding neonatal mortality in the Middle East region.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,005
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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