Macrolides for better resolution of community-acquired pneumonia: A global meta-analysis of clinical outcomes with focus on microbial aetiology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This meta-analysis examined the effect of macrolides on resolution of community-acquired pneumonia (CAP) and interpretation of clinical benefit according to microbiology; emphasis is given to data under-reported countries (URCs). METHODS: This meta-analysis included 47 publications published between 1994 and 2022. Publications were analysed for 30-d mortality (58 759 patients) and resolution of CAP (6465 patients). A separate meta-analysis was done for the prevalence of respiratory pathogens in URCs. RESULTS: Mortality after 30 d was reduced by the addition of macrolides (odds ratio [OR] 0.65, 95% confidence interval [CI] 0.51-0.82). The OR for CAP resolution when macrolides were added to the treatment regimen was 1.23 (95% CI 1.00-1.52). In the CAP resolution analysis, the most prevalent pathogen was Streptococcus pneumoniae (12.68%; 95% CI 9.36-16.95%). Analysis of the pathogen epidemiology from the URCs included 12 publications. The most prevalent pathogens were S. pneumoniae (24.91%) and Klebsiella pneumoniae (12.90%). CONCLUSION: The addition of macrolides to the treatment regimen led to 35% relative decrease of 30-d mortality and to 23% relative increase in resolution of CAP.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».