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Enregistrement W4387169489 · doi:10.1017/ash.2023.287

Epidemiology of central-line–associated bloodstream infection mortality in Canadian NICUs before and after 2017

2023· article· en· W4387169489 sur OpenAlexaboutno aff
Maria C. Spagnuolo, Anada Silva, Jessica J Bartoszko, Linda Pelude, Blanda Chow, Jeannette Comeau, Chelsey Ellis, Charles Frenette, Lynn Johnston, Kevin Katz, Joanne M. Langley, Bonita E. Lee, Santina Lee, Marie‐Astrid Lefebvre, Allison McGeer, Dorothy Moore, Senthuri Paramalingam, Jennifer Parsonage, Donna Penney, Caroline Quach, Michelle Science, Stephanie Smith, Kathryn N. Suh, Jocelyn A. Srigley

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Stewardship & Healthcare Epidemiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBloodstream infectionEpidemiologyNeonatal intensive care unitIntensive careGestational ageHazard ratioCentral lineProportional hazards modelPediatricsIntensive care unitInternal medicineConfidence intervalIntensive care medicinePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) observed increased mortality among neonatal intensive care unit (NICU) patients with central-line–associated bloodstream infection (CLABSI) starting in 2017. In this study, we compared NICU patients with CLABSIs before and after 2017, and quantified the impact of epidemiological factors on 30-day survival. Methods: We included 1,276 NICU patients from 8–16 participating CNISP hospitals from the pre-2017 period (2009–2016) and the post-2017 period (2017–2022) using standardized definitions and questionnaires. We used Cox regression modeling to assess the impact of age at date of positive culture, sex, birthweight, CLABSI microorganism, region of the country, and surveillance period (before 2017 vs after 2017) on time to 30-day all-cause mortality from date of positive culture. Gestational age was not available for this analysis. We reported model outputs as hazard ratios with 95% CIs. Results: In total, 769 (60%) NICU CLABSIs were reported in the pre-2017 period and 507 (40%) in the post-2017 period. The 30-day all-cause mortality rate was 8% (n = 100 of 1,276) overall, and significantly higher after 2017 (12%, n = 61 of 507) than before 2017 (5%, n = 39 of 769) ( P < .001). During the post-2017 period, cases were significantly younger: 16 days (IQR, 9–33) versus 21 days (IQR, 11–49) ( P = .002). Median days from ICU admission to infection were shorter: 14 (IQR, 8–31) versus 19 (IQR, 10–41) ( P < .001). More gram-negative CLABSIs were identified (29% vs 24%; P = .040) and fewer gram-positive CLABSIs were identified (64% vs 72%; P = .006) compared to the pre-2017 period. Mortality was higher in CLABSIs caused by gram-negative bacteria (15%, n = 50 of 328) than gram-positive bacteria (4.4%, n = 39 of 877) ( P < .001), and mortality was higher in neonates with birthweight <1,000 g (11%, n = 71 of 673) compared to those weighing ≥1,000 g (5%, n = 28 of 560) ( P < .001). Adjusting for all other factors, survival modeling indicated that NICU CLABSIs identified in the post-2017 period had 2.12 (95% CI, 1.23–3.66) times the hazard ratio of 30-day all-cause mortality compared to those before 2017 ( P < .006). Those identified with a gram-positive bacterium had a 0.28 hazard ratio (95% CI, 0.12–0.65) of 30-day mortality compared to those with a gram-negative bacterium or fungus ( P = .003). In the fully adjusted model, age, sex, and birthweight were not significantly associated with NICU CLABSI survival. Conclusions: NICU patients with CLABSIs had significantly higher all-cause mortality between 2017–2022 compared to 2009–2016, and those who acquired gram-positive–associated CLABSIs had improved survival compared to other organisms. Further work is needed to identify and understand factors driving the increased mortality among NICU CLABSI patients from 2017–2022. Disclosures: None

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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