Antimicrobial-associated Organ Injury among the Older Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Older adults (aged 65 years and above) constitute the fastest growing population cohort in the western world. There is increasing evidence that the burden of infections disproportionately affects older adults, and hence this vulnerable population is frequently exposed to antimicrobials. There is currently no systematic review summarising the evidence for organ injury risk among older adults following antimicrobial exposure. This systematic review and meta-analysis examined the relationship between antimicrobial exposure and organ injury in older adults. Methodology: We searched for Psych INFO, PubMed, and EMBASE databases for relevant articles using MeSH terms where applicable. After removing duplicates, articles were screened for inclusion into or exclusion from the study by two reviewers. The Newcastle-Ottawa scale was used to assess the risk of bias for cohort and case-control studies. The Cochrane collaboration's tool for risk of bias (version 2) was used to assess the risk of bias for randomised control trials. We explored the heterogeneity of the included studies using the Q test and I 2 test and the publication bias using the funnel plot and Egger's test. Results: The overall absolute risks of acute kidney injury among older adults prescribed aminoglycosides, glycopeptides, and macrolides were 15.1%, 19.1%, and 0.3%, respectively. Only 3 studies reported antimicrobial associated drug-induced liver injury. Studies reporting on the association of organ injury and antimicrobial exposure by age or duration of treatment were too few to meta-analyse. The funnel plot and Egger's tests did not indicate evidence of publication bias. Conclusion: Older adults have a significantly higher risk of sustaining acute kidney injury when compared to the general adult population. Older adults prescribed aminoglycosides have a similar risk of acute kidney injury to the general adult population.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».