Injection Drug Use Endocarditis: An Inner-City Hospital Experience
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThere has been a rise in the incidence of injection drug use and associated infective endocarditis.MethodsThe clinical outcomes of 39 patients admitted with injection drug use–associated infective endocarditis were collected with a mean follow-up of 14 months. The outcomes were compared for patients treated medically with those undergoing surgical intervention. Results: The mean age was 39 ± 11 years; 54% were female. Thirty-two patients (82%) had native and 7 (18%) prosthetic infective endocarditis. The tricuspid valve was affected in 17 patients (43%), the mitral in 10 (26%), the aortic in 4 (10%), and multiple valves in 8 (20%). Sixteen (41%) patients underwent surgery, and 23 (59%) were treated with medical therapy. The indications for surgery included heart failure, systemic emboli, recurrent infection, and vegetation size ≥10 mm. Patients undergoing surgery had a higher rate of paravalvular abscess (25% vs 0%, P = 0.02), valve perforation (37% vs 11%, P = 0.04), and mitral valve involvement (44% vs 13%, P = 0.06), whereas medically treated patients had higher tricuspid valve involvement (61% vs 19%, P = 0.02). During follow-up, 26% of medical and 31% of surgical cohort patients died (P = 0.7). Mortality was highest (54%) among those who continued medical management despite an indication for surgery. Univariate predictors of mortality were age (odds ratio [OR] 1.09, 95% confidence interval [CI]: 1.01-1.17; P = 0.02), heart failure (OR 6.9; 95% CI: 1.24-37.49; P = 0.02), septicemia (OR 4.40; 95% CI:0.99-19.54; P = 0.05), and shock (OR 10.8; 95% CI: 1.68-69.92; P = 0.01).ConclusionsDespite contemporary therapy, patients with injection drug use–associated infective endocarditis remain at high risk of complications and poor clinical outcomes. These findings highlight the need for developing new care pathways and a team approach for effective management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».