MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406955799 · doi:10.1093/ofid/ofae631.1121

P-930. Infective Endocarditis and the Role of Oral Pathogens

2025· article· en· W4406955799 sur OpenAlexaffabout
Tanna Lauriente, Benjamin Leis, Satchan Takaya, Cara Spence, Mohan Teekasingh

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfective Endocarditis Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfective endocarditisEndocarditisPathogenic organismMicrobiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Studies suggest poor oral health increases the risk of infective endocarditis (IE) as 20-53% of cases stem from organisms linked with oral flora. Despite intravenous drug use being a known risk factor for IE, our local data reveals nearly 33% of IE pathogens in individuals who inject drugs (PWID) come from oral microflora. Shockingly, only 9.1% of IE patients received dental consultation during admission.Table 1.Classification of isolated infective endocarditis pathogens by site of origin and injection drug use status.77 participants underwent retrospective chart review with 36.4% identifying as people who inject drugs (PWID). A heat map was used with blue indicating 0 and red indicating higher number of pathogens up to 12. This demonstrates that the majority of pathogens identified from positive blood cultures were from skin, oral cavity, and GI sources. However, among the PWID group, environmental pathogens were more prevalent. Methods This is a pre-and-post intervention cohort study. Through retrospective chart review, we established baseline PWID status, pathogen identified in positive blood cultures, dentistry details, and determined origin site of the microorganism. We reviewed all adult IE admissions to our tertiary care hospital in Saskatoon, SK from January 1, 2022 to May 31, 2023 who met the Modified Duke Criteria. Using this data, we designed a Multi-Disciplinary Endocarditis (MENDO) Clinical Pathway to address gaps in dentistry review and intervention at our hospital. This intervention, which began September 25, 2023, has enrolled 35 patients so far. Results Among the 77 retrospective participants meeting inclusion criteria, 36.4% were PWID and 31.2% of all IE pathogens were from oral sources. Commonly isolated oral pathogens included Viridans Group Streptococci and Streptococcus anginosis. Notably, 32.1% of IE organisms in PWID were oral pathogens which was similar to non-PWID (p = 1.0). In the retrospective cohort, the baseline rates of dentistry consultation and dental intervention were 9.1% and 7.8% respectively. Since September 2023, 35 patients have been enrolled in the MENDO pathway, 72.1% of which are PWID. Through care standardization and case worker support, our dentistry consultation rate and intervention rates are now 35.5% (p = 0.0115) and 9.7% (p = 0.714) respectively. Conclusion In our study, approximately 1 in 3 PWID had IE due to oral pathogens. This was comparable to non-PWID, suggesting equal prevalence of IE due to dental sources in both populations. Our intervention enhanced dentistry access for PWID, and we hypothesize that our longitudinal data will show reduced infection relapse. Integrating oral health assessments and interventions into the care of individuals at risk for IE, including those with PWID, could potentially reduce the burden of this serious condition. Disclosures Satchan Takaya, MD FRCPC, Moderna: Advisor/Consultant

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Forum Infectious DiseasesMême sujetInfective Endocarditis Diagnosis and ManagementTravaux en français237 207