Epidemiology, microbiology and antibiotic treatment of bacterial and fungal meningitis among very preterm infants in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neonatal meningitis significantly contributes to neonatal morbidity and mortality, yet large-scale epidemiological data in developing countries, particularly among very preterm infants (VPIs), remain sparse. This study aimed to describe the epidemiology of meningitis among VPIs in China. DESIGN: Cross-sectional study using the Chinese Neonatal Network database from 2019 to 2021. SETTING: 79 tertiary neonatal intensive care units in China. PATIENTS: Infants with gestational age <32 weeks or birth weight <1500 g. MAIN OUTCOME MEASURES: Incidence, pathogen distribution, antimicrobial use and outcomes of bacterial and fungal meningitis. RESULTS: Of 31 915 VPIs admitted, 122 (0.38%) infants were diagnosed with culture-confirmed meningitis, with 14 (11.5%) being early-onset (≤6 days of age) and 108 (88.5%) being late-onset (>6 days of age). The overall in-hospital mortality was 18.0% (22/122). A total of 127 pathogens were identified, among which 63.8% (81/127) were Gram-negative bacteria, 24.4% (31/127) were Gram-positive bacteria and 11.8% (15/127) were fungi. In terms of empirical therapy (on the day of the first lumbar puncture), the most commonly used antibiotic was meropenem (54.9%, 67/122). For definitive therapy (on the sixth day following the first lumbar puncture, 86 cases with available antibiotic data), meropenem (60.3%, 35/58) and vancomycin (57.1%, 16/28) were the most used antibiotics for Gram-negative and Gram-positive bacterial meningitis, respectively. 44% of infants with Gram-positive bacterial meningitis and 52% with Gram-negative bacterial meningitis received antibiotics for more than 3 weeks. CONCLUSION: 0.38% of VPIs in Chinese neonatal intensive care units were diagnosed with meningitis, experiencing significant mortality and inappropriate antibiotic therapy. Gram-negative bacteria were the predominant pathogens, with fungi emerging as a significant cause.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».