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Enregistrement W4402539299 · doi:10.1186/s12879-024-09855-3

The aetiology and antimicrobial resistance of bacterial maternal infections in Sub-Saharan Africa—a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4402539299 sur OpenAlexaboutno aff
Chikondi Chapuma, Hussein H. Twabi, Edward J M Monk, James Jafali, Andrew Weeks, Emily Beales, David Kulapani, Apatsa Selemani, Marriott Nliwasa, Luis Gadama, Tony Nyirenda, Chisomo Msefula, Catherine Dunlop, Samantha Lissauer, Nicholas Feasey, Charlotte van der Veer, D. Lissauer

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedical microbiologyMeta-analysisParasitologyAntibiotic resistanceEtiologyAntimicrobialTropical medicineMedicineDrug resistanceVaginal infectionsMicrobiologyBiologyIntensive care medicineImmunologyInternal medicineAntibioticsPathologyObstetrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the aetiological organisms causing maternal infections is crucial to inform antibiotic treatment guidelines, but such data are scarce from Sub-Saharan Africa (SSA). We performed this systematic review and meta-analysis to address this gap. METHODS: Microbiologically confirmed maternal infection data were collected from PubMed, Embase, and African Journals online databases. The search strategy combined terms related to bacterial infection, pregnancy, postnatal period, observational studies, SSA. Exclusion criteria included colonization, asymptomatic infection, and screening studies. Pooled proportions for bacterial isolates and antimicrobial resistance (AMR) were calculated. Quality and completeness of reporting were assessed using the Newcastle-Ottawa and STROBE checklists. FINDINGS: We included 14 papers comprising data from 2,575 women from four sources (blood, urine, surgical wound and endocervical). Mixed-growth was commonly reported at 17% (95% CI: 12%-23%), E. coli from 11%(CI:10%-12%), S. aureus from 5%(CI: 5%-6%), Klebsiella spp. at 5%(CI: 4%- 5%) and Streptococcus spp. at 2%(CI: 1%-2%). We observed intra-sample and inter-sample heterogeneity between 88-92% in all meta-analyses. AMR rates were between 19% -77%, the highest with first-line beta-lactam antibiotics. Convenience sampling, and limited reporting of laboratory techniques were areas of concern. INTERPRETATION: We provide a comprehensive summary of microbial aetiology of maternal infections in SSA and demonstrate the paucity of data available for this region. We flag the need to review the current local and international empirical treatment guidelines for maternal bacterial infections in SSA because there is high prevalence of AMR among common causative bacteria. FUNDING: This research was supported by the NIHR-Professorship/NIHR300808 and the Wellcome-Strategic-award /206545/Z/17/Z. TRIAL REGISTRATION: Prospero ID CRD42021238515.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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