Risk factors for community-acquired bacterial infection among young infants in South Asia: a longitudinal cohort study with nested case–control analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Risk factors predisposing infants to community-acquired bacterial infections during the first 2 months of life are poorly understood in South Asia. Identifying risk factors for infection could lead to improved preventive measures and antibiotic stewardship. METHODS: Five sites in Bangladesh, India and Pakistan enrolled mother-child pairs via population-based pregnancy surveillance by community health workers. Medical, sociodemographic and epidemiological risk factor data were collected. Young infants aged 0-59 days with signs of possible serious bacterial infection (pSBI) and age-matched controls provided blood and respiratory specimens that were analysed by blood culture and real-time PCR. These tests were used to build a Bayesian partial latent class model (PLCM) capable of attributing the probable cause of each infant's infection in the ANISA study. The collected risk factors from all mother-child pairs were classified and analysed against the PLCM using bivariate and stepwise logistic multivariable regression modelling to determine risk factors of probable bacterial infection. RESULTS: Among 63 114 infants born, 14 655 were assessed and 6022 had signs of pSBI; of these, 81% (4859) provided blood samples for culture, 71% (4216) provided blood samples for quantitative PCR (qPCR) and 86% (5209) provided respiratory qPCR samples. Risk factors associated with bacterial-attributed infections included: low (relative risk (RR) 1.73, 95% credible interval (CrI) 1.42 to 2.11) and very low birth weight (RR 5.77, 95% CrI 3.73 to 8.94), male sex (RR 1.27, 95% CrI 1.07 to 1.52), breathing problems at birth (RR 2.50, 95% CrI 1.96 to 3.18), premature rupture of membranes (PROMs) (RR 1.27, 95% CrI 1.03 to 1.58) and being in the lowest three socioeconomic status quintiles (first RR 1.52, 95% CrI 1.07 to 2.16; second RR 1.41, 95% CrI 1.00 to 1.97; third RR 1.42, 95% CrI 1.01 to 1.99). CONCLUSION: Distinct risk factors: birth weight, male sex, breathing problems at birth and PROM were significantly associated with the development of bacterial sepsis across South Asian community settings, supporting refined clinical discernment and targeted use of antimicrobials.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».