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Enregistrement W4389356999 · doi:10.20944/preprints202312.0243.v1

The Rapidly Changing Patterns in Bacterial Co-infections Reveal Peaks in Limited Gram-Negatives during COVID and Their Sharp Drop Post- Vaccinations Implying Potential Evolution of Co-protection during Vaccine-Virus-Bacterial Interplay

2023· preprint· en· W4389356999 sur OpenAlexaff
Kamaleldin B. Said, Ahmed Alsolami, Khalid Alshammari, Fawwaz Alshammari, Safia Moussa, Mohammed H. Alghozwi, Suliman F Alshammari, Nawaf F. Alharbi, A M Khalifa, M. R. Mahmoud, Mohamed E. Ghoniem

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaphylococcus aureusMedicinePandemicCase fatality ratePneumoniaVaccinationGramMicrobiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirologyBiologyInternal medicineEpidemiologyBacteriaDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SARS-CoV-2 have caused a devastating pandemic of all times in the recent human history. However, there is a serious paucity in high quality data on aggravating factors and mechanisms of co-infection. This study aimed to identify the trending patterns of bacterial co-infections and types and associated outcomes in three phases of the pandemic. Using quality hospital data, we have investigated the SARS-CoV-2 fatality rates, profiles, and types of bacterial co-infections before, during, and after COVID-19 vaccinations. Out of 389 isolates used in different aspects, 298 was examined before and during the pandemic (n=149 before, n=149 during), death rates were 32% during compared to only 7.4% before pandemic with significant association (P value = 0.000000075). Death rate was 34% in co-infected (n = 170) compared to non-co-infected patients (n = 128) indicating a highly significant value (P value = 0.00000000000088). However, analysis of patients without other respiratory problems (n=28) indicated that among the remaining 270 patients, death was 30% in co-infected patients (n=150) and only 0.8% in non-coinfected (n=120) with high significant P value= 0.00000000076. The trending patterns of co-infections before, during, and after vaccinations showed a significant decline in Staphylococcus aureus with concomitant peaks in Gram-negatives in totals of (n= 149 before/n= 149 during): Klebsiella pneumonia (n = 11/49 before/during; E. coli n=10/24, A. baumannii n=8/25, and Ps. Aeruginosa n= 5/16, and S. aureus 13/1. Nevertheless, in post vaccination phase, (n= 91) gender-specific co-infections were examined for potential differences in susceptibility. Methicillin resistant S. aureus (MRSA) dominated both genders followed by E. coli in males and females with the latter gender showing higher rates of isolations in both species. Klebsiella pneumoniae declined to third place mostly in male patients. The drastic decline in K. pneumoniae and Gram-negatives post-vaccination strongly imply a potential co-protection in vaccines. Future analysis would gain more insights into molecular mimicry.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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