Risk Factors and Clinical Characteristics of Pandrug-Resistant Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of increasingly resistant strains of Pseudomonas aeruginosa is a great public health concern. Understanding the risk factors and clinical characteristics of patients with pandrug-resistant P. aeruginosa (PDR-PA) can help inform clinicians in creating guidelines for both prevention and management. Using Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, this scoping review retrieved existing literature on PDR-PA by searching PubMed, SCOPUS, Embase, Web of Science, and CINAHL databases. From the 21 studies that satisfied the inclusion criteria, 1,059 P. aeruginosa samples were identified, and 161, or 15.2% of the isolates were found to have pandrug resistance. Furthermore, our review suggests that PDR-PA was largely hospital-acquired, and patients suffering from burn injuries and chronic lung diseases had a higher risk of colonization than other hospitalized individuals. In five out of the 21 studies, administration of the antibiotic colistin emerged to be the preferred therapeutic strategy. With regards to concurrent infections, Acinetobacter and Klebsiella species were found to occur most frequently with PDR-PA, suggesting mutualistic interactions that enable further antimicrobial resistance. In conclusion, this review showed the prevalence of PDR-PA and outlined the demographic and clinical profile of affected patients. Further research is needed to investigate the transmission and outcomes of PDR-PA infections and to find potential therapeutic strategies.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».