Staphylococcus aureus bacteremia mortality across country income groups: A secondary analysis of a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Staphylococcus 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. Methods We 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. Results A 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%, T 2 = 0.3063) in MIC and 22.3% (95% CI 20.1%-24.6%, T 2 = 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. Conclusion In 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».