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Enregistrement W4281493146 · doi:10.3390/biomedicines10061226

Causative Agents of Ventilator-Associated Pneumonia and Resistance to Antibiotics in COVID-19 Patients: A Systematic Review

2022· review· en· W4281493146 sur OpenAlexaboutno aff
Larry Velásquez-Garcia, Ana Milena Mejía-Sanjuanelo, Diego Viasus, Jordi Carratalà

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos III
Mots-clésPneumoniaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Ventilator-associated pneumoniaMedicine2019-20 coronavirus outbreakAntibioticsIntensive care medicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Antibiotic resistanceMicrobiologyVirologyBiologyInternal medicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) have an increased risk of ventilator-associated pneumonia (VAP). This systematic review updates information on the causative agents of VAP and resistance to antibiotics in COVID-19 patients. We searched the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), PubMed/MEDLINE, and LILACS databases from December 2019 to December 2021. Studies that described the frequency of causative pathogens associated with VAP and their antibiotic resistance patterns in critically ill COVID-19 adult patients were included. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used for critical appraisal. The data are presented according to the number or proportions reported in the studies. A total of 25 articles were included, involving 2766 VAP cases in COVID-19 patients (range 5–550 VAP cases). Most of the studies included were carried out in France (32%), Italy (20%), Spain (12%) and the United States (8%). Gram-negative bacteria were the most frequent causative pathogens of VAP (range of incidences in studies: P. aeruginosa 7.5–72.5%, K. pneumoniae 6.9–43.7%, E. cloacae 1.6–20% and A. baumannii 1.2–20%). S. aureus was the most frequent Gram-positive pathogen, with a range of incidence of 3.3–57.9%. The median incidence of Aspergillus spp. was 6.4%. Few studies have recorded susceptibility patterns among Gram-negative causative pathogens and have mainly reported extended-spectrum beta-lactamase (ESBL), AmpC, and carbapenem resistance. The median frequency of methicillin resistance among S. aureus isolates was 44.4%. Our study provides the first comprehensive description of the causative agents and antibiotic resistance in COVID-19 patients with VAP. Gram-negative bacteria were the most common pathogens causing VAP. Data on antibiotic resistance patterns in the published medical literature are limited, as well as information about VAP from low- and middle-income countries.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,008
Bibliométrie0,0100,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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