Neighborhood-level income and MRSA infection risk in the USA: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The impact of neighborhood-level income on community-associated methicillin-resistant S. aureus (CA-MRSA) risk remains poorly understood, despite established associations between MRSA risk and the social determinants of health. There are conflicting findings in the existing literature and no known systematic reviews based in the U.S. Our objective was to conduct a systematic review and meta-analysis of the association between neighborhood-level income and CA-MRSA in the U.S. METHODS: We searched MEDLINE (Ovid), MEDLINE Epub Ahead of Print, In-Process, In-Data-Review & Other Non-Indexed Citations, and Daily (Ovid), Global Health (Ovid), Embase (Elsevier), Cochrane Database of Systematic Reviews (Wiley), Cochrane Central Register of Controlled Trials (Wiley), and Web of Science Core Collection from 2017 to 10 January 2021. An updated search was completed in November 2023. Eligible studies reported stratified CA-MRSA case counts and/or effect measures by neighborhood income level, reported as a categorical or continuous variable. Relevant data were extracted using Covidence following the PRISMA guidelines. A random-effects model meta-analysis was used to estimate the pooled effect measure. Three study design-specific risk of bias assessments and a quality assessment were applied using the modified Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale and GRADE approach, respectively. RESULTS: 73%). Limiting to low risk of bias studies (n = 3), there was no significant relationship between low income and CA-MRSA infection (OR: 1.13, 95% CI: 0.96, 1.33) with heterogeneity of 0%. CONCLUSIONS: Evidence supports an association between lower neighborhood income and higher CA-MRSA infection risk, albeit with considerable heterogeneity. Future studies should consider evaluating neighborhood-level income as a continuous variable, and at the block-group level to avoid exposure misclassification. Furthermore, researchers should consider adjusting for covariates that could allow for a causal interpretation of the relationship between low neighborhood-level income and CA-MRSA risk.
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».