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Enregistrement W4294335622 · doi:10.1101/2022.09.01.22279488

Antibiotic Resistance associated with the COVID-19 Pandemic: A Rapid Systematic Review

2022· preprint· en· W4294335622 sur OpenAlexaff
BJ Langford, Jean-Paul R. Soucy, Valerie Leung, Miranda So, JS Portnoff, Silvia Bertagnolio, Sumit Raybardhan, Derek R. MacFadden, Nick Daneman

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of OttawaOttawa HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicMedicineIncidence (geometry)Antibiotic resistanceAcinetobacterPopulationCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Internal medicineAntibioticsEnvironmental healthBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background COVID-19 and antimicrobial resistance (AMR) are two intersecting global public health crises. Objective We aim to describe the impact of the COVID-19 pandemic on AMR across healthcare settings. Data Source A search was conducted in December 2021 in World Health Organization’s COVID-19 Research Database with forward citation searching up to June 2022. Study Eligibility Studies evaluating the impact of COVID-19 on AMR in any population were included and influencing factors were extracted. Methods Pooling was done separately for Gram-negative and Gram-positive organisms. Random effects meta-analysis was performed. Results Of 6036 studies screened, 28 were included and 23 provided sufficient data for meta-analysis. The majority of studies focused on hospital settings (n=25, 89%). The COVID-19 pandemic was not associated with a change in the incidence density (IRR 0.99, 95% CI: 0.67 to 1.47) or proportion (RR 0.91, 95% CI: 0.55 to 1.49) of MRSA or VRE cases. A non-statistically significant increase was noted for resistant Gram-negatives (i.e., ESBL, CRE, MDR or carbapenem-resistant Pseudomonas or Acinetobacter species, IRR 1.64, 95% CI: 0.92 to 2.92; RR 1.08, 95% CI: 0.91 to 1.29). The absence of enhanced IPAC and/or ASP initiatives was associated with an increase in Gram-negative AMR (RR 1.11, 95%CI: 1.03 to 1.20), while studies that did report implementation of these initiatives noted no change in Gram-negative AMR (RR 0.80, 95%CI: 0.38 to 1.70). However, a test for subgroup differences showed no statistically significant difference between these groups (P=0.40) Conclusion The COVID-19 pandemic could play an important role in the emergence and transmission of AMR, particularly for Gram-negative organisms in hospital settings. There is considerable heterogeneity in both the AMR metrics utilized and the rate of resistance reported across studies. These findings reinforce the need for strengthened infection prevention, antimicrobial stewardship, and AMR surveillance in the context of the COVID-19 pandemic. PROSPERO registration: CRD42022325831 This research was carried out as part of routine work, no funding was received Data collection template, data, and analytic code are available upon request.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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