Concerns about Mis-/Overuse of Antibiotics in Neonates Born at ≤32 Weeks Gestational Age in Latin American Neonatal Units: Eight Years of Experience in the EpicLatino Database
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable variability in the duration of antibiotic in neonatal intensive care units (NICUs) all over the world and is highly dependent on gestational ages (GA).It is difficult to withhold antibiotics in critically ill preterm infants because the possibility of infection is difficult to exclude in these patients and the acuity of illness can progress rapidly with potentially disastrous consequences.Available data encouragingly suggest that the incidence of early onset sepsis (EOS) might be lower in EpicLatino units in Latin America compared with Canadian research network (CNN) in 2022 in <30 weeks, but late onset sepsis (LOS) is more frequent at different GA.However, there is an overall scarcity of detailed information from many countries.The annual reports from EpicLatino database do show a high degree of variability in outcomes and a need for cautious interpretation of these figures.However, we still need to establish clear standards for antibiotic use in premature infants; these drugs are essential for combating infections and saving lives but mis-/overuse can exacerbate the risk of late-onset infections, necrotizing enterocolitis (NEC), bacterial resistance, and increase the cost of care.In this study, we aimed to find information on the patterns of antibiotic use in infants born at 32 weeks' gestation in the EpicLatino units during the period 2015-2022.A specifically designed questionnaire was sent to unit medical directors to determine whether the total antibiotic use per unit per 1,000 patient-days correlated with the incidence-rate ratios.This is a datacollecting/descriptive study that it will help us in designing further efforts and choosing the sites for intervention.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».