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Enregistrement W4226106132 · doi:10.1097/inf.0000000000003513

Cerebrospinal Fluid Shunt Infections: A Multicenter Pediatric Study

2022· article· en· W4226106132 sur OpenAlexaffabout
Alastair McAlpine, Joan Robinson, Michelle Barton, Archana Balamohan, H. Dele Davies, Gwenn Skar, Marie‐Astrid Lefebvre, Ahmed Almadani, Dolores Freire, Nicole Le Saux, Jennifer Bowes, Jocelyn A. Srigley, Patrick Passarelli, John S. Bradley, Sarah Khan, Rupeena Purewal, Isabelle Viel‐Thériault, Adrianna Ranger, Michael Hawkes

Notice bibliographique

RevueThe Pediatric Infectious Disease Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcMaster UniversityLondon Health Sciences CentreWestern UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of AlbertaMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebrospinal fluidMedicineMulticenter studyShunt (medical)Intensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Infections complicate 5%-10% of cerebrospinal fluid (CSF) shunts. We aimed to describe the characteristics and contemporary pathogens of shunt infections in children in Canada and the United States. METHODS: Descriptive case series at tertiary care hospitals in Canada (N = 8) and the United States (N = 3) of children up to 18 years of age with CSF shunt infections from July 1, 2013, through June 30, 2019. RESULTS: There were 154 children (43% female, median age 2.7 years, 50% premature) with ≥1 CSF shunt infections. Median time between shunt placement and infection was 54 days (interquartile range, 24 days-2.3 years). Common pathogens were coagulase-negative staphylococci (N = 42; 28%), methicillin-susceptible Staphylococcus aureus (N = 24; 16%), methicillin-resistant S. aureus (N = 9; 5.9%), Pseudomonas aeruginosa (N = 9; 5.9%) and other Gram-negative bacilli (N = 14; 9.0%). Significant differences between pathogens were observed, including timing of infection (P = 0.023) and CSF leukocyte count (P = 0.0019); however, differences were not sufficient to reliably predict the causative organism based on the timing of infection or discriminate P. aeruginosa from other pathogens based on clinical features. Empiric antibiotic regimens, which included vancomycin (71%), cefotaxime or ceftriaxone (29%) and antipseudomonal beta-lactams (33%), were discordant with the pathogen isolated in five cases. There was variability between sites in the distribution of pathogens and choice of empiric antibiotics. Nine children died; 4 (44%) deaths were attributed to shunt infection. CONCLUSIONS: Staphylococci remain the most common cause of CSF shunt infections, although antibiotic resistant Gram-negative bacilli occur and cannot be reliably predicted based on clinical characteristics.

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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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