Bacterial Infection Among Covid-19-Infected Patients Admitted to the Intensive Care Unit at King Abdullah Hospital in Bisha: A Single-Centre Retrospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The covid-19 pandemic has created significant challenges for healthcare systems worldwide, especially in intensive care units (ICU), which face unprecedented hardship. Despite the primary focus on viral infection, the precise influence of bacterial superinfections on the outcome of severe covid-19 cases, particularly in different hospital settings, remains uncertain. Objective: to investigate the prevalence, characteristics, and outcomes of bacterial superinfections in covid-19 patients hospitalized in the ICU in Saudi Arabia during the second wave of the pandemic. Methods: This study was conducted at King Abdullah Hospital in Bisha, Saudi Arabia, and involved retrospective observational analysis. This study examined 121 adult patients admitted to the ICU due to severe covid-19 between April and July 2021. Information regarding demographics, clinical characteristics, radiological findings, and microbiological data was also collected. This study examined the relationship between superinfections and mortality through rigorous statistical analyses, including chi-square testing and multivariable logistic regression. Results: Most participants in the study were men (57.9%) and Saudi citizens (95.0%), with an average age of 63 ± 17 years. The incidence of superinfections among the patients was 43.8%, significantly higher than that reported in previous studies. Microbiological examinations revealed the presence of multidrug-resistant (MDR) and extensively drug-resistant (XDR) organisms, particularly in respiratory samples. The most common isolates were KLEPNE-XDR (10.7%) and ACIBAU-XDR (8.3%). A statistically significant correlation was observed between superinfection and mortality (p=0.042). Patients with superinfections experienced a significantly higher mortality rate of 55.3% in comparison to those without superinfections, who had a mortality rate of 44.7%. Multivariable logistic regression identified age (aOR 1.040, 95% CI: 1.012-1.068, p=0.004) and non-Saudi nationality (aOR 12.320, 95% CI: 1.242-122.177, p=0.032) as significant predictors of mortality. Interestingly, a high percentage of the patients (89.3 %) were treated with carbapenems. Conclusion: Our research revealed a notable prevalence of bacterial superinfections, including highly resistant strains, among severely ill covid-19 patients in the ICU. The significant link between superinfections and mortality underscores the pressing need for enhanced diagnostic tools, targeted antimicrobial therapies, and improved stewardship protocols in the ICU setting. The findings of this study have important implications for clinical care and public health policy in the ongoing battle against covid-19 and its consequences.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».