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Enregistrement W4379410414 · doi:10.33696/pathology.3.040

The Duration of Mechanical Ventilation is the Main Cause of Bacterial/Fungal Superinfection in Critically Ill Patients with COVID-19 at Altitude

2022· article· en· W4379410414 sur OpenAlexaff
Daniel Molano-Franco, Xavier Nuvials, Mario Gómez, Cesar Enciso, Mario Villabon, Edgar Beltrán, Maurício de Andrade Pérez, Gabriel Ramírez, Andrés Gómez, Luis A. Escobar, Andrés Villa, Cristian Arias-Reyes, Jorge Soliz

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Pathology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperinfectionIntensive care unitMedicineMortality rateInternal medicineStreptococcus pneumoniaeMechanical ventilationAPACHE IIAntibioticsBiologyImmunologyMicrobiologyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. COVID-19 patients in intensive care units suffer from bacterial/fungal superinfections. However, the incidence and cause of such superinfections in high-altitude hospitals remain poorly investigated. Objectives. The aim of this study was to evaluate the frequency of bacterial/fungal superinfection in patients with COVID-19 hospitalized in the intensive care unit (ICU) of the Hospital Universitario San José de Bogotá, Colombia, located at an altitude of 2,651 meters above sea level (high altitude). The impact of corticosteroids on the development of infection was also evaluated. Methods. The cohort included 279 patients, of which 188 (67.4%) were male, 116 (42.3%) were treated with dexamethasone, and 48 (17.2%) were diagnosed with superinfection. A retrospective descriptive cohort study was performed to evaluate the association between bacterial/fungal superinfection frequency, corticosteroid treatment, mechanical ventilation, and mortality rate. Results. Our results showed that bacteremia was the most frequent diagnosis (n=20; 41.6%) of patients with superinfection, followed by pulmonary superinfection (n=17; 35.4%). The most frequently identified causative agents of superinfection were K. pneumoniae (n=23; 26.1%), C. albicans (n=10; 11.4%) and P. aeruginosa (n=8; 9.1%). Moreover, our results showed no association between corticosteroid treatment (or the use of empiric antibiotic treatment) and mortality. However, we found a significant association between bacterial/fungal superinfection and the number of days on mechanical ventilation. However, bacterial/fungal superinfection showed no impact on the mortality rate. Conclusions. We conclude that bacterial/fungal superinfection in ICU highland patients with SARS-CoV-2 treated at Hospital Universitario San José in Bogotá, Colombia, increases mainly in proportion to the time required for mechanical ventilation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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