Late-onset Carbapenem-resistant Enterobacteriaceae Sepsis Among Very Preterm Infants: A Multicenter Study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Carbapenem-resistant Enterobacteriaceae (CRE) infections are emerging as a crisis in developing countries. We aim to investigate the epidemiologic characteristics and antibiotic treatment strategies of CRE sepsis in very preterm infants (VPIs). METHOD: This cross-sectional study included all infants born at 24-31 weeks of gestation or birth weight <1500 g who developed late-onset sepsis caused by Enterobacteriaceae , as recorded in the 2022 Chinese Neonatal Network database. Late-onset sepsis was defined as sepsis occurring after 72 hours of birth. RESULTS: Of 11,447 VPIs admitted, 205 infants had 207 episodes of Enterobacteriaceae -related late-onset sepsis, of which 27 (13.0%) were caused by CRE. The most common CRE pathogens were Klebsiella spp. (66.7%, 18/27). Multivariate analysis identified prior carbapenem exposure as an independent risk factor for CRE sepsis (adjusted odds ratio: 2.33; 95% confidence interval: 1.02-5.49). In the CRE group, mortality due to Enterobacteriaceae sepsis (22.2% vs. 10.1%, P = 0.07) and all-cause mortality during hospitalization (29.6% vs. 13.5%, P = 0.04) were both higher than that in the non-CRE group. For empirical antibiotic therapy, of the 27 CRE cases, 21 (77.8%) were treated with meropenem alone and 6 (28.6%) of these infants died from CRE sepsis. For definitive therapy, 17/22 (77.3%) received monotherapy, of which 12 (70.6%) were treated with meropenem, while 5 (22.7%) received combination therapy. CONCLUSIONS: In Chinese neonatal intensive care units, 13.0% of late-onset Enterobacteriaceae sepsis in VPIs was caused by CRE, which was associated with a significant mortality rate. Meropenem-based regimens remain the primary treatment for CRE sepsis, though with a high treatment failure rate.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».