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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 OpenAlexaff
Melissa C. MacKinnon, Jan M. Sargeant, David L. Pearl, Richard J. Reid‐Smith, Carolee A. Carson, E. Jane Parmley, Scott A. McEwen

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.

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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,057
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,035
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

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'étudeMéta-analyse
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

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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