Carbapenem-resistant Enterobacterales (CRE) in Indonesia: protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Carbapenem-resistant Enterobacterales (CRE) pose a significant global health threat, with increasing prevalence worldwide, including in Indonesia. Despite the public health impact, comprehensive data on the burden of CRE in Indonesia remains fragmented. This protocol outlines a systematic review and meta-analysis aiming to estimate the prevalence of CRE in Indonesia, summarize trends over time, and identify key resistance mechanisms. Methods: We will conduct a systematic search across multiple electronic databases, including PubMed, Scopus, and local Indonesian databases, for studies reporting the prevalence of CRE in Indonesia from 2004 to 2024. Eligibility criteria include observational studies (cross-sectional, cohort, and case-control) and surveillance reports. Data extraction will focus on CRE prevalence, bacterial species, sample types, resistance mechanisms, and study settings (hospital vs. community). Quality assessment of studies will be performed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Meta-analysis will be conducted using a random-effects model to estimate pooled prevalence, and subgroup analysis will explore variations by geographical region, period, and healthcare setting. Discussion: This systematic review and meta-analysis will provide the first comprehensive overview of CRE prevalence in Indonesia, contributing to an improved understanding of the national burden and resistance patterns. The findings will guide public health policies and inform antimicrobial stewardship efforts in Indonesia. Registration: PROSPERO CRD42024580177.
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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 | 0,053 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,004 |
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 ».