Antimicrobial resistance in patients with COVID-19: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Frequent use of antibiotics in patients with COVID-19 threatens to exacerbate antimicrobial resistance. We aimed to establish the prevalence and predictors of bacterial infections and antimicrobial resistance in patients with COVID-19. Methods We did a systematic review and meta-analysis of studies of bacterial co-infections (identified within ≤48 h of presentation) and secondary infections (>48 h after presentation) in outpatients or hospitalised patients with COVID-19. We searched the WHO COVID-19 Research Database to identify cohort studies, case series, case-control trials, and randomised controlled trials with populations of at least 50 patients published in any language between Jan 1, 2019, and Dec 1, 2021. Reviews, editorials, letters, pre-prints, and conference proceedings were excluded, as were studies in which bacterial infection was not microbiologically confirmed (or confirmed via nasopharyngeal swab only). We screened titles and abstracts of papers identified by our search, and then assessed the full text of potentially relevant articles. We reported the pooled prevalence of bacterial infections and antimicrobial resistance by doing a random-effects meta-analysis and meta-regression. Our primary outcomes were the prevalence of bacterial co-infection and secondary infection, and the prevalence of antibiotic-resistant pathogens among patients with laboratory-confirmed COVID-19 and bacterial infections. The study protocol was registered with PROSPERO (CRD42021297344). Findings We included 148 studies of 362 976 patients, which were done between December, 2019, and May, 2021. The prevalence of bacterial co-infection was 5·3% (95% CI 3·8–7·4), whereas the prevalence of secondary bacterial infection was 18·4% (14·0–23·7). 42 (28%) studies included comprehensive data for the prevalence of antimicrobial resistance among bacterial infections. Among people with bacterial infections, the proportion of infections that were resistant to antimicrobials was 60·8% (95% CI 38·6–79·3), and the proportion of isolates that were resistant was 37·5% (26·9–49·5). Heterogeneity in the reported prevalence of antimicrobial resistance in organisms was substantial ( I 2 =95%). Interpretation Although infrequently assessed, antimicrobial resistance is highly prevalent in patients with COVID-19 and bacterial infections. Future research and surveillance assessing the effect of COVID-19 on antimicrobial resistance at the patient and population level are urgently needed. Funding WHO.
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 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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».