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Enregistrement W3109838332 · doi:10.1371/journal.pone.0243128

Clinical and laboratory characteristics of children under five hospitalized with diarrhea and bacteremia

2020· article· en· W3109838332 sur OpenAlexfundno aff
K. M. Shahunja, Tahmeed Ahmed, Md Iqbal Hossain, Md Munirul Islam, Mahmuda Monjory, Abu Sadat Mohammad Sayeem Bin Shahid, Abu Syed Golam Faruque, Mohammod Jobayer Chisti

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaDepartment for International DevelopmentInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésBacteremiaMedicineDiarrheaGentamicinCeftriaxoneAmpicillinInternal medicineKlebsiellaPediatricsAntibioticsMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diarrhea is one of the leading causes of mortality in children under five globally. When it is associated with bacteremia, mortality is even higher. However, bacteraemia in diarrheal children has gained little attention in spite of its deleterious impact in under-five mortality. So, we aimed to evaluate associated clinical and laboratory factors for death in under-five children hospitalized with both diarrhea and bacteremia. METHODS: In this retrospective cross-sectional study, we used patients' electronic database of Dhaka Hospital of 'icddr,b', and enrolled all under-five children with diarrhea and bacterial growth in their blood samples on admission between June-2014 and May-2017. Clinical and laboratory characteristics were compared between those who died and who survived with a special attention to bacterial pathogens related to deaths and their sensitivity pattern. RESULTS: In a total of 401 diarrheal children with bacteraemia, 45 (11%) died. Although Salmonella Typhi (34%) was the most predominant isolate followed by Staphylococcus species (16%) and Pseudomonas species (9%), children who died more often had E. coli (OR = 5.69, 95% CI = 2.42-13.39, p = <0.001) and Klebsiella bacteraemia (OR = 4.59, 95% CI = 1.84-11.46, p = 0.001) compared to those who survived. However, none of them was significantly associated with deaths in regression analysis when adjusted with other potential confounders. E. coli was 100% resistant to ampicillin, 41% to gentamicin, and 73% to ceftriaxone and Klebsiella species was 96% resistant to ampicillin, 42% to gentamicin, and 62% to ceftriaxone. Study children who died had significantly higher overall resistance pattern shown in World Health Organization (WHO) recommended one of the first line antibiotics in treating childhood sepsis such as ampicillin (80% vs. 50%, p = 0.001) and in second line antibiotic such as ceftriaxone (49% vs. 22%, p = 0.001) compared to the survivors. In logistic regression analysis, after adjusting for potential confounders, we found that clinical sepsis (aOR 3.79, 95% CI 1.60-8.96, p = 0.002), hypoxemia (aOR 4.20, 95% CI 1.74-10.12, p = 0.001), and hyperkalaemia (aOR 2.69, 95% CI 1.05-6.91, p = 0.039) were found to be independent predictors of deaths and receipt of sensitive antibiotic (aOR 0.42, 95% CI 0.18-0.99, p = 0.048) was revealed as the independent protective factor for deaths in this population. CONCLUSION AND SIGNIFICANCE: The results of our data suggest that diarrheal children with bacteremia who died more often had gram negative bacteremia compared to those who survived and these pathogens are highly resistant to WHO recommended first line and second line antibiotics. The results further emphasize the critical importance of early identification of important clinical problems such as clinical sepsis, hypoxemia and hyperkalaemia in diarrheal children and treat them with potential sensitive antibiotic(s) in order to reduce bacteremia related mortality in children with diarrhea, especially in resource limited settings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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