Primary antibiotic resistance in Helicobacter pylori in China: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The incidence of Helicobacter pylori (HP) is 25-50% in developed countries and 80% in developing countries, including 56.2% in China. However, antibiotic resistance of HP is a threat to HP control. The purpose of this study was to comprehensively evaluate primary drug resistance of HP in China. METHODS: The full text of reports of the primary antibiotic resistance prevalence of HP was obtained from multiple databases (PubMed, Web of Science, Evimed, Cochrane Library, and China National Knowledge Internet). Review Manager 5.2 was adopted for meta-analysis, sensitivity analysis, and bias analysis. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the article quality. RESULTS: In total, 38804 HP samples from 22 trials were extracted. The results suggested that the overall prevalence of amoxicillin, clarithromycin, metronidazole, and levofloxacin resistance among HP in adults was as follows: mean difference (MD) = 1.35%, 95% confidence interval (CI) [1.03%, 1.68%]; MD = 23.76%, 95% CI [20.23%, 27.3%]; MD = 69.32%, 95% CI [64.85%, 73.8%]; and MD = 29.45%, 95% CI [4.90, 176.96], respectively. From the results of sensitivity and publication bias, we find that these results are robust and had little publication bias. CONCLUSION: Our research showed that in China, the prevalence of HP resistance to primary antibiotics warrants attention, especially with regard to metronidazole, levofloxacin, and clarithromycin.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».