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Enregistrement W4289110160 · doi:10.3390/antibiotics11081028

Assessment of the Impact of a Meningitis/Encephalitis Panel on Hospital Length of Stay: A Systematic Review and Meta-Analysis

2022· review· en· W4289110160 sur OpenAlexaff
Kyle Hueth, Philippe Thompson‐Leduc, Todor Totev, Katherine Milbers, Tristan T. Timbrook, Noam Y. Kirson, Rodrigo Hasbun

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBacterial Infections and Vaccines
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesBioFire Diagnostics
Mots-clésMeta-analysisMeningitisEncephalitisMedicineSystematic reviewVirologyMEDLINEPediatricsBiologyPathologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meningitis/Encephalitis Panel (multiplex ME panel) can identify pathogens rapidly potentially aiding in targeted therapy and curtail antimicrobial exposure. This systematic review and meta-analysis synthesized the literature on the association between the multiplex ME panel and length of hospital stay (LOS), length of acyclovir therapy, and days with antibiotics. MEDLINE and EMBASE were searched. Only studies presenting novel data were retained. Random-effects meta-analyses were performed to assess the impact of the multiplex ME panel on outcomes. Of 169 retrieved publications, 13 met the criteria for inclusion. Patients tested with the multiplex ME panel had a reduction in the average LOS (mean difference [MD] [95% CI]: -1.20 days [-1.96, -0.44], n = 11 studies). Use of the multiplex ME panel was also associated with a reduction in the length of acyclovir therapy (MD [95% CI]: -1.14 days [-1.78, -0.50], n = 7 studies) and a nonsignificant reduction in the average number of days with antibiotics (MD [95% CI]: -1.01 days [-2.39, 0.37], n = 6 studies). The rapidity of pathogen identification contributes to an overall reduced LOS, reductions in the duration of empiric antiviral utilization, and a nonsignificant reduction in antibiotic therapy.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,043
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations39
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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