Infectious Causes of Stillbirths: A Descriptive Etiological Study in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Every year an estimated 2–3 million babies are stillborn, with a high burden in Africa. Infection is an important driver of stillbirth. There is a lack of data on the bacterial causes of stillbirth in Uganda, contributing to a lack of interventions such as effective prophylaxis and development of maternal vaccine options against the most implicated pathogens. Methods The PROGRESS study was an observational cohort study undertaken in Kampala, Uganda, between November 2018 and April 2021. If a woman delivered a stillborn baby, consent was sought for the collection of a heart-blood aspirate. One to three mL of blood was collected and sent for culture using the BD Bactec blood culture system. Organism identification was performed using biochemical testing and matrix-assisted laser desorption/ionization–time of flight mass spectrometry. Susceptibilities to appropriate panels of antimicrobials were determined by agar dilution. Results Kawempe Hospital registered 34 517 births in the study period, of which 1717 (5.0%) were stillbirths. A total of 581 (33.8%) were recruited into the study, and heart blood aspirates were performed on 569 (97.9%). Blood samples were sufficient for analysis of 476, with a total of 108 positive cultures (22.7% of sampled stillbirths). Fifty-nine of 108 blood cultures contained organisms that were considered potential pathogens, giving a pathogen positivity rate of 12.4%. Common pathogens included Enterococcus spp. (n = 14), Escherichia coli (n = 13), viridans streptococci (n = 18), Klebsiella pneumoniae (n = 6), and group B Streptococcus (n = 5). Gram-negative organisms were frequently resistant to commonly used first-line antimicrobials. Conclusions The high proportion of stillbirths caused by likely pathogenic bacteria in Uganda highlights the potential for prevention with prophylaxis and stresses the need for further investment in this area.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».