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Enregistrement W3119995238 · doi:10.1093/ofid/ofaa439.342

299. Paediatric Collaborative Network on Infections in Canada (PICNIC) Study of the Current Landscape of Gram Negative Bacteremias

2020· article· en· W3119995238 sur OpenAlexaffabout
Alice X Lu, Kara K. Tsang, Michelle Barton, Craig Frankel, Jane McDonald, Jennifer Bowes, John Gunawan, Sergio Fanella, Mohammad Alghounaim, Jeannette Coumeau, Kirk Leifso, Robert Slinger, Joan Robinson, Sarah Khan

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensStollery Children's HospitalDalhousie UniversityUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioWestern UniversityUniversity of ManitobaMontreal Children's HospitalQueen's UniversityLondon Health Sciences CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBacteremiaAcinetobacter baumanniiIncidence (geometry)Internal medicineMortality rateAcinetobacterDrug resistanceMultiple drug resistanceIntensive care medicinePseudomonas aeruginosaPediatricsEmergency medicineMicrobiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Antimicrobial resistance is a public health threat, invasive infection from multi-drug resistant gram-negative (MDRGN) pathogens is associated with significant morbidity and mortality. The incidence of MDRGN bacteremia in Canada is rising, and pediatric data is limited. Methods This retrospective chart review of paediatric patients with gram negative bacteremia in a multicenter PICNIC database (n=7 centers) from 2013 to 2017. MDRGN was defined as enterobacteriaceae that were resistant to third generation cephalosporins (including ESBL, CPE). Ethics approval was obtained at all sites, and data was entered into a secure REDCAP database, descriptive statistics are described herein. Results Of the 676 bacteremia patients in the database, 214 (31.7%) were gram negative pathogens. E. coli was the most frequent pathogen (59.8%, of which 22 of 128 were MDR), followed by Klebsiella (31.8%, of which 9 of 68 were MDR). Of the 31 MDRGNs, 19 were ESBL, 1 was a CPE, and 11 were nonspecific mechanisms of resistance. There were no multidrug resistant Pseudomonas, Stenotrophomonas, or Acinetobacter. The majority of patient were less than 3 months of age (59.3%) and were male (58.8%). The majority had an underlying comorbid condition; hematoncologic diagnosis accounting for 14.5%. Length of stay varied from 1 to 742 days (mean 72, standard deviation 88). 11% required admission to ICU, 10% required removal of a intravascular catheter, 7% required a change in ventilation status, 2% requiring procedural source control, and there was an 8% mortality rate. Treatment duration greater than 14 days occurred in 123 patients (61% of patients). Conclusion This preliminary analysis of a multicenter review of pediatric gram negative bacteremias demonstrates a higher risk in neonates with comorbid conditions. A surprisingly prolonged treatment duration of greater than 14 days occurred in the majority of patients. Further analysis to assess factors associated with prolonged treatment durations, MDR infection, and complications is required. Gram negative bacteremia remains a significant cause of morbidity and mortality in pediatric patients. Disclosures All Authors: No reported disclosures

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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