Risk factors associated with bloodstream infections caused by Acinetobacter baumannii in hospital settings: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h2>Abstract</h2><h3>Background</h3> <i>Acinetobacter baumannii</i> represents a significant public health issue in hospital settings because of its high-level resistance to various antimicrobials. Early detection of patients at risk of <i>A. baumannii</i> bloodstream infection (BSI) is crucial. <h3>Objectives</h3> To investigate risk factors for <i>A. baumannii</i> BSI by means of a systematic review and meta-analysis. <h3>Methods</h3> MEDLINE, Embase, Web of Science and Scopus libraries were used to systematically search available evidence. Two authors independently performed screening, full-text review, data extraction and quality assessments. A third author resolved any conflicts. A meta-analysis was conducted with common and random effects models for risk factors investigated in at least four studies. <h3>Results</h3> Overall, 25 studies (13 cohort and 12 case-control studies) were included. All studies were classified as good quality studies using the Newcastle-Ottawa scale (≥ 6/9 stars). Most studies were performed in intensive care units on critically ill patients. Only one study used simple logistic regression, while the majority performed multivariate regression. The meta-analysis revealed that previous antimicrobial therapy (OR 2.30, 95 % CI 1.89 - 2.81), central-line catheter use (OR 3.51, 95 % CI 2.45 – 5.01) and mechanical ventilation (OR 3.29, 95 % CI 2.13 - 5.09) were associated with an increased risk of developing <i>A. baumannii</i> BSI. <h3>Conclusion</h3> Previous antimicrobial therapy, central-line catheter use, and mechanical ventilation were associated with <i>A. baumannii</i> bloodstream infections. Infection prevention and control programmes should address these risk factors to reduce such infections.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».