Predictors of mortality in patients with carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection: a meta-analysis and a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cases of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection have been increasing. Patients with carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection have a poor prognosis and a high mortality rate. Identification of potential risk factors associated with carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection-related mortality may help improve patient outcomes. METHODS: Embase, PubMed, and the Cochrane Library databases were searched to identify articles describing predictors of mortality in patients with carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection. The quality of articles was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale score (NOS). Review Manager was used for statistical analyses. RESULTS: Twenty-seven observational studies were included in the analysis. Factors associated with higher mortality were septic shock [odds ratio (OR): 4.41, 95% CI: 3.17-6.15], congestive heart failure (OR: 2.65, 95% CI: 1.71-4.13), chronic obstructive pulmonary disease (COPD; OR: 2.43, 95% CI: 1.87-3.15), chronic kidney disease (CKD; OR: 1.78, 95% CI: 1.43-2.22), diabetes mellitus (OR: 1.41, 95% CI: 1.16-1.72), mechanical ventilation (OR: 1.65, 95% CI: 1.25-2.18), and inappropriate empirical antimicrobial treatment (OR: 1.25, 95% CI: 1.03-1.52). The average Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II score at the time of diagnosis of carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection was considerably higher in patients who did not survive than in those who survived (weighted mean difference: 5.86, 95% CI: 2.46-9.26). DISCUSSION: Patient condition, timing appropriate antimicrobial treatment, and disease severity according to the APACHE II score are the most important risk factors for death in patients with carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae infection. Our finding may help predict patients' outcomes and improve management for them. REGISTRATION NUMBER: 20210417EuEGX/INPLASY2020100037.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».