MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4309828111 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.43691

Analysis of Antibiotic Exposure and Early-Onset Neonatal Sepsis in Europe, North America, and Australia

2022· article· en· W4309828111 sur OpenAlexaff
Éric Giannoni, Varvara Dimopoulou, Claus Klingenberg, Lars Navér, Viveka Nordberg, Alberto Berardi, Salhab el Helou, Gerhard Fusch, Joseph M. Bliss, Dirk Lehnick, Nicholas Guerina, Joanna Seliga‐Siwecka, Pierre Maton, Donatienne Lagae, Judit Mari, Jan Janota, Philipp Agyeman, Riccardo Pfister, Giuseppe Latorre, G Maffei, Nicola Laforgia, Enikő Mózes, Ketil Størdal, Tobias Strunk, Martin Stocker, Maria Grazia Capretti, Martina Ceccoli, Morena De Angelis, Pietro Drimaco, Khalyane Eap, Zoe el Helou, Rana Esmaeilizand, Alessandra Foglianese, Carmelo Geraci, Bartłomiej Grochowski, Stellan Håkansson, Sharandeep Kaur, Anne-Louise Kollegger, Frida Oldendorff, Vittoria Rizzo, Arild Rønnestad, Damber Shrestha, Hans Jørgen Stensvold, Anaïs Torregrossa, Martin Trefný, Kristyna Zilinska, Aleksandra Zwijacz

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health SciencesMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSepsisAntibioticsNeonatal sepsisMedicinePediatricsInternal medicineBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Appropriate use of antibiotics is life-saving in neonatal early-onset sepsis (EOS), but overuse of antibiotics is associated with antimicrobial resistance and long-term adverse outcomes. Large international studies quantifying early-life antibiotic exposure along with EOS incidence are needed to provide a basis for future interventions aimed at safely reducing neonatal antibiotic exposure. Objective: To compare early postnatal exposure to antibiotics, incidence of EOS, and mortality among different networks in high-income countries. Design, Setting, and Participants: This is a retrospective, cross-sectional study of late-preterm and full-term neonates born between January 1, 2014, and December 31, 2018, in 13 hospital-based or population-based networks from 11 countries in Europe and North America and Australia. The study included all infants born alive at a gestational age greater than or equal to 34 weeks in the participating networks. Data were analyzed from October 2021 to March 2022. Exposures: Exposure to antibiotics started in the first postnatal week. Main Outcomes and Measures: The main outcomes were the proportion of late-preterm and full-term neonates receiving intravenous antibiotics, the duration of antibiotic treatment, the incidence of culture-proven EOS, and all-cause and EOS-associated mortality. Results: A total of 757 979 late-preterm and full-term neonates were born in the participating networks during the study period; 21 703 neonates (2.86%; 95% CI, 2.83%-2.90%), including 12 886 boys (59.4%) with a median (IQR) gestational age of 39 (36-40) weeks and median (IQR) birth weight of 3250 (2750-3750) g, received intravenous antibiotics during the first postnatal week. The proportion of neonates started on antibiotics ranged from 1.18% to 12.45% among networks. The median (IQR) duration of treatment was 9 (7-14) days for neonates with EOS and 4 (3-6) days for those without EOS. This led to an antibiotic exposure of 135 days per 1000 live births (range across networks, 54-491 days per 1000 live births). The incidence of EOS was 0.49 cases per 1000 live births (range, 0.18-1.45 cases per 1000 live births). EOS-associated mortality was 3.20% (12 of 375 neonates; range, 0.00%-12.00%). For each case of EOS, 58 neonates were started on antibiotics and 273 antibiotic days were administered. Conclusions and Relevance: The findings of this study suggest that antibiotic exposure during the first postnatal week is disproportionate compared with the burden of EOS and that there are wide (up to 9-fold) variations internationally. This study defined a set of indicators reporting on both dimensions to facilitate benchmarking and future interventions aimed at safely reducing antibiotic exposure in early life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations86
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA Network OpenMême sujetNeonatal and Maternal InfectionsTravaux en français237 207