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Enregistrement W3132527202 · doi:10.1186/s13054-021-03493-w

Epidemiology and microbiology of ventilator-associated pneumonia in COVID-19 patients: a multicenter retrospective study in 188 patients in an un-inundated French region

2021· article· en· W3132527202 sur OpenAlexaff
Gauthier Blonz, Achille Kouatchet, Nicolas Chudeau, Emmanuel Pontis, Julien Lorber, Anthony Lemeur, Lucie Planche, Jean-Baptiste Lascarrou, Gwenhaël Colin

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEpidemiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PneumoniaVentilator-associated pneumonia2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Retrospective cohort studyIntensive care medicineMulticenter studyEmergency medicinePediatricsInternal medicineVirologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic is responsible for many hospitalizations in intensive care units (ICU), with widespread use of invasive mechanical ventilation (IMV) which exposes patients to the risk of ventilator-associated pneumonia (VAP). The characteristics of VAP in COVID-19 patients remain unclear. METHODS: We retrospectively collected data on all patients hospitalized for COVID-19 during the first phase of the epidemic in one of the seven ICUs of the Pays-de-Loire region (North-West France) and who were on invasive mechanical ventilation for more than 48 h. We studied the characteristics of VAP in these patients. VAP was diagnosed based on official recommendations, and we included only cases of VAP that were confirmed by a quantitative microbiological culture. FINDINGS: We analyzed data from 188 patients. Of these patients, 48.9% had VAP and 19.7% experienced multiple episodes. Our study showed an incidence of 39.0 VAP per 1000 days of IMV (until the first VAP episode) and an incidence of 33.7 VAP per 1000 days of IMV (including all 141 episodes of VAP). Multi-microbial VAP accounted for 39.0% of all VAP, and 205 pathogens were identified. Enterobacteria accounted for 49.8% of all the isolated pathogens. Bacteremia was associated in 15 (10.6%) cases of VAP. Pneumonia was complicated by thoracic empyema in five cases (3.5%) and by pulmonary abscess in two cases (1.4%). Males were associated with a higher risk of VAP (sHR 2.24 CI95% [1.18; 4.26] p = 0.013). INTERPRETATION: Our study showed an unusually high incidence of VAP in patients admitted to the ICU for severe COVID-19, even though our services were not inundated during the first wave of the epidemic. We also noted a significant proportion of enterobacteria. VAP-associated complications (abscess, empyema) were not exceptional. REGISTRATION: As an observational study, this study has not been registered.

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)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations132
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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