Prevalence of risk factors for carbapenem-resistant Klebsiella pneumoniae in hospitalized patients. Systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. The cases of infection for Carbapenem-Resistant Klebsiella pneumoniae (CRKP) have increased. The patients with infection for Carbapenem-Resistant Klebsiella pneumonia have a terrible forecast and a high mortality rate. Objective. We determine the prevalence of risk factors in patients hospitalized for CRKP. Methods. We perform a search bibliographic of the literature in Pub Med, MEDLINE, and SCOPUS, to December 13, 2021. This systematic review included observational studies on risk factors in patients hospitalized for CRKP. We evaluated the quality methodologic of articles on the base of the Newcastle Ottawa Scale (NOS) of nine stars. Results. we observed that the majority were male (62.90%), the average age was 61 years, and 883 patients with CRKP were counted from the different studies. The main risk factors for CRKP were previous hospitalizations (67.9%), previous use of carbapenems and ß-lactam/ß-lactamase inhibitor (49.59% and 45.49%, respectively), previous venous catheterization (44.99%) and previous stay in the intensive care unit (ICU) (42.9%). Conclusions. In this systematic review, we was the conclusion that the prevalence of risk factors of CRKP in patients hospitalized are previous hospitalizations, use last of antibiotics as carbapenems, ß-lactams/inhibitors, ß-lactamase, previous procedures as central venous catheterization and earlier stays in intensive care units (ICU). These findings can promote the prevention of CRKP infections and rational control over the use of antibiotics from the Ministry of Health towards the general population.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».