Antibiotics and healthcare facility-associated <i>Clostridioides difficile</i> infection: systematic review and meta-analysis 2020 update
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antibiotic use is the most important modifiable risk factor for healthcare facility-associated Clostridioides difficile infection (HCFA-CDI). Previous systematic reviews cover studies published until 31 December 2012. OBJECTIVES: To update the evidence for associations between antibiotic classes and HCFA-CDI to 31 December 2020. METHODS: PubMed, Scopus, Web of Science Core Collection, WorldCat and Proquest Dissertations & Theses were searched for studies published since 1 January 2013. Eligible studies were those conducted among adult hospital inpatients, measured exposure to individual antibiotics or antibiotic classes, included a comparison group and measured the occurrence of HCFA-CDI as an outcome. The Newcastle-Ottawa Scale was used to appraise study quality. To assess the association between each antibiotic class and HCFA-CDI, a pooled random-effects meta-analysis was undertaken. Meta-regression and subgroup analysis was used to investigate study characteristics identified a priori as potential sources of heterogeneity. RESULTS: Carbapenems and third- and fourth-generation cephalosporin antibiotics remain the most strongly associated with HCFA-CDI, with cases more than twice as likely to have recent exposure to these antibiotics prior to developing HCFA-CDI. Modest associations were observed for fluoroquinolones, clindamycin and β-lactamase inhibitor combination penicillin antibiotics. Individual study effect sizes were variable and heterogeneity was observed for most antibiotic classes. CONCLUSIONS: This review provides the most up-to-date synthesis of evidence in relation to the risk of HCFA-CDI associated with exposure to specific antibiotic classes. Studies were predominantly conducted in North America or Europe and more studies outside of these settings are needed.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».