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Enregistrement W3111267662 · doi:10.1186/s13756-020-00863-x

Evaluation of the health and healthcare system burden due to antimicrobial-resistant Escherichia coli infections in humans: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3111267662 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Resistance and Infection Control · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of GuelphPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical microbiologyMedicineAntimicrobial drugAntimicrobialMeta-analysisEscherichia coliHealth careAntibiotic resistanceDrug resistanceIntensive care medicineMicrobiologyAntibioticsBiologyVirologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Assessment of the burden of disease due to antimicrobial-resistant Escherichia coli infections facilitates understanding the scale of the problem and potential impacts, and comparison to other diseases, which allows prioritization of research, surveillance, and funding. Using systematic review and meta-analysis methodology, the objectives were to evaluate whether humans with antimicrobial-resistant E. coli infections experience increases in measures of health or healthcare system burden when compared to susceptible E. coli infections. METHODS: Comprehensive literature searches were performed in four primary and seven grey literature databases. Analytic observational studies of human E. coli infections that assessed the impact of resistance to third/fourth/fifth-generation cephalosporins, resistance to quinolones, and/or multidrug resistance on mortality, treatment failure, length of hospital stay and/or healthcare costs were included. Two researchers independently performed screening, data extraction, and risk of bias assessment. When possible, random effect meta-analyses followed by assessment of the confidence in the cumulative evidence were performed for mortality and length of hospital stay outcomes, and narrative syntheses were performed for treatment failure and healthcare costs. RESULTS: Literature searches identified 14,759 de-duplicated records and 76 articles were included. Based on 30-day and all-cause mortality meta-analyses, regardless of the type of resistance, there was a significant increase in the odds of dying with resistant E. coli infections compared to susceptible infections. A summary mean difference was not presented for total length of hospital stay meta-analyses due to substantial to considerable heterogeneity. Since small numbers of studies contributed to meta-analyses for bacterium-attributable mortality and post-infection length of hospital stay, the summary results should be considered with caution. Studies contributing results for treatment failure and healthcare costs had considerable variability in definitions and reporting. CONCLUSIONS: Overall, resistant E. coli infections were associated with significant 30-day and all-cause mortality burden. More research and/or improved reporting are necessary to facilitate quantitative syntheses of bacterium-attributable mortality, length of hospital stay, and hospital costs. Protocol Registration PROSPERO CRD42018111197.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · 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