Bacterial Keratitis: Clinical Features, Causative Organisms, and Outcome During a 13-year Study Period
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to review clinical features, causative organisms, complications, and outcome of bacterial keratitis cases at a tertiary eye hospital. METHODS: A retrospective study was conducted on clinically diagnosed bacterial keratitis cases from 2007 to 2019. Poor outcome was flagged if any of the following was identified: final visual acuity (VA) worse than 20/200, decrease in VA (1 line or worse compared with presenting VA), corneal perforation, endophthalmitis, failed graft, or cases requiring enucleation or evisceration. RESULTS: The study included 263 cases of bacterial keratitis with 169 cases (64.3%) of culture-positive bacterial keratitis. Gram-positive bacteria were found to be the causative organism in 106 cases (62.8%). The most common types were coagulase-negative staphylococci (23.1%) and Pseudomonas (23.1%). Culture-positive bacterial keratitis was associated with the development of anterior chamber reaction (≥1+) on multivariate analysis [adjusted odds ratio (OR): 3.03, confidence interval (CI): 1.23-7.45, P = 0.016]. The complications that occurred in the current cohort included visually significant scar (64.7%), perforation (10.8%), cataract (8.8%), nonhealing epithelial defects (8.0%), corneal neovascularization (4.9%), endophthalmitis (4.6%), and hypotony (1.5%). On multivariate analysis, diabetes mellitus (adjusted OR: 3.51, CI: 1.59-7.76, P = 0.002), poor presenting best-corrected VA (adjusted OR: 3.95, CI 1.96-7.96, P < 0.001), and positive cultures (adjusted OR: 2.36, CI: 1.11-5.00, P = 0.025) were associated with poor outcome. CONCLUSIONS: Culture-negative keratitis had less severe infection and better outcomes when compared to culture-positive bacterial keratitis. Factors associated with poor outcome included diabetes, poor presenting VA, and positive cultures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».