Staphylococcus aureus bacteremia mortality across country income groups: A secondary analysis of a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesStaphylococcus aureus bacteremia (SAB) is a common infection worldwide. We compared SAB mortality in low- and middle-income countries (LMIC) versus high-income countries (HIC) in a meta-analysis.MethodsWe searched MEDLINE, Embase, and Cochrane Database of Systematic Reviews from 1991-2021 and included observational, single-country studies on patients with positive blood cultures for S. aureus. The main outcome was the proportion of patients with SAB who died in the hospital. A generalized linear mixed random-effects model was used to pool estimates, and a meta-regression was used to adjust for study-level characteristics.ResultsA total of 332 studies involving 517,671 patients in 39 countries were included. No study was conducted in a low-income country. Only 33 (10%) studies were performed in middle-income countries (MIC), which described 6,216 patients. The pooled in-hospital mortality was 32.4% (95% confidence interval [CI] 27.2%-38.2%, T2 = 0.3063) in MIC and 22.3% (95% CI 20.1%-24.6%, T2 = 0.3257) in HIC. In a meta-regression model, MIC had higher in-hospital mortality (adjusted odds ratio 1.37, 95% CI 1.11-1.71; P = 0.0042) than HIC.ConclusionIn SAB studies, LMIC are poorly represented. In-hospital mortality was significantly higher in MIC than in HIC. Research should be conducted in LMIC to characterize differences in care processes driving the mortality gap.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».