<p>Risk Factors of Extended-Spectrum Beta-Lactamases-Producing <em>Escherichia coli</em> Community Acquired Urinary Tract Infections: A Systematic Review</p>
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The prevalence of extended-spectrum beta-lactamase-producing Escherichia coli (ESBL-EC) has been increasing worldwide since the early 2000s. E. coli is found in 70– 90% of community-acquired urinary tract infections (CA-UTIs). We performed a systematic literature review to determine the risk factors for CA-UTI caused by ESBL-EC. Methods: We searched the MEDLINE, Cochrane Library, Embase and Web of Science databases without language or date restriction up to March 2019. Two independent reviewers selected studies with quantified risk factors for CA-UTI due to ESBL-EC, and assessed their quality using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Among the 5,597 studies identified, 16 observational studies (n=12,138 patients) met the eligibility criteria. The included studies were performed in various countries, and 14/16 were published after 2012. The most relevant risk factors for CA-UTI due to ESBL-EC identified were prior use of antibiotics (odds ratio (OR) from 2.2 to 21.4), previous hospitalization (OR: 1.7 to 3.9), and UTI history (OR: 1.3 to 3.8). Two risk factors were related to environmental contamination: travelling abroad, and swimming in freshwater. Conclusion: Our findings could allow adapting empiric antibiotic treatments according to the patient profile. Further studies are needed to quantify the relationships between CA-UTI due to ESBL-EC and the environment. Keywords: multi-drug resistant bacteria, enterobacteria infection, community-acquired infection, risk factor, beta-lactam resistance, systematic review
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».