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Enregistrement W4308016605 · doi:10.1136/bmjgh-2022-009706

Risk factors for community-acquired bacterial infection among young infants in South Asia: a longitudinal cohort study with nested case–control analysis

2022· article· en· W4308016605 sur OpenAlexaff
Nicholas E. Connor, Mohammad Shahidul Islam, Luke C. Mullany, Nong Shang, Zulfiqar A Bhutta, Anita Zaidi, Sajid Soofi, Muhammad Imran Nisar, Pinaki Panigrahi, Kalpana Panigrahi, Radhanath Satpathy, Anuradha Bose, Rita Isaac, Abdullah H Baqui, Dipak Kumar Mitra, Qazi Sadeq-ur Rahman, Md. Tanvir Hossain, Stephanie J. Schrag, Jonas M. Winchell, Melissa Arvay, Maureen H. Diaz, Jessica L. Waller, Martin W. Weber, Davidson H. Hamer, Patricia L. Hibberd, ASM Nawshad Uddin Ahmed, M. Belal Hossain, Shamim Qazi, Shams El Arifeen, Gary L. Darmstadt, Samir K. Saha

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesLondon School of Hygiene and Tropical MedicineWorld Health OrganizationChild Health Research FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineEpidemiologyNested case-control studyRisk factorCohort studyCohortPopulationLogistic regressionBlood culturePediatricsEnvironmental healthInternal medicineAntibioticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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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