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Enregistrement W4402828976 · doi:10.1016/j.jinf.2024.106283

Long-term morbidity and mortality of patients who survived past 30 days from bloodstream infection: A population-based retrospective cohort study

2024· article· en· W4402828976 sur OpenAlexafffundabout
Anthony D. Bai, Nick Daneman, Kevin A. Brown, J. Gordon Boyd, Sudeep S. Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Infection · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensPublic Health OntarioInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesFaculty of Health Sciences, Queen's UniversityQueen's University
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyBloodstream infectionCohortTerm (time)PopulationCohort studyPediatricsIntensive care medicineSurgeryInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: For bloodstream infections (BSI), treatment and research have focused on short term mortality. The objective of this study was to describe the 1-year mortality and morbidity in survivors of bloodstream infection when compared to patients with negative blood cultures. METHODS: We conducted a population-based retrospective cohort study using Ontario administrative databases. Patients were included if they had a blood culture taken from January 1, 2014, to December 31, 2021, and survived past 30 days from blood culture collection. They were followed for the subsequent year. Outcomes were compared among patients with BSI and those without BSI, including all-cause mortality, stroke, myocardial infarction (MI), congestive heart failure (CHF) exacerbation, new start dialysis and admission to a long-term care (LTC) facility. Prognostic factors were balanced using overlap weighting of propensity scores, and a survival or competing risk model was used to describe time-to-event. RESULTS: Of 981,341 patients undergoing blood culture testing, 99,080 (10.1%) patients had a BSI and 882,261 (89.9%) patients did not. Outcomes were all more common among those with BSI as compared to those without BSI, including all-cause mortality (16,764 [16.9%] vs. 84,480 [9.6%]), stroke (1016 [1.0%] vs. 4680 [0.5%]), MI (1043 [1.1%] vs. 4547 [0.5%]), CHF exacerbation (2643 [2.7%] vs. 13,200 [1.5%]), new start dialysis (1703 [1.7%] vs. 2749 [0.3%]), and LTC admission (4231 [4.3%] vs. 13,016 [1.5%]). BSI had an adjusted hazard ratio of 1.10 (95% CI 1.08-1.12, P < 0.0001) for mortality, subdistribution hazard ratio (sHR) of 1.27 (95% CI 1.19-1.37, P < 0.0001) for stroke, sHR of 1.18 (95% CI 1.10-1.26, P < 0.0001) for MI, sHR of 1.05 (95% CI 1.01-1.10, P = 0.0176) for CHF exacerbation, sHR of 3.42 (95% CI 3.21-3.64, P < 0.0001) for new start dialysis and sHR of 1.87 (95% CI 1.80-1.94, P < 0.0001) for LTC admission. CONCLUSION: BSI survivors have substantial long-term mortality and morbidity including stroke, MI, new start dialysis and functional decline leading to LTC admission.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,273 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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