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Enregistrement W4411224870 · doi:10.1093/pch/pxaf046

Current pathogen profile for bacteremia in a tertiary care pediatric emergency department in Canada

2025· article· en· W4411224870 sur OpenAlexafffundabout
Alino Demean Loghin, Brandon Noyon, Charlotte Grandjean-Blanchet, Olivia Ostrow, Émilie Vallières, Jocelyn Gravel

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSickKids FoundationCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésBacteremiaEmergency departmentTertiary careMedicineIntensive care medicinePathogenEmergency medicineMicrobiologyAntibioticsImmunologyNursingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Importance Bacteremia in children can lead to septic shock, meningitis or death. Knowledge of common pathogens and predictors is crucial for appropriate lifesaving management. Objective We aimed to identify pathogens and associated variables in children with bacteremia presenting to the emergency department (ED). Methods This retrospective cohort study was conducted in a tertiary pediatric hospital in Montreal, Canada (2018-2024). The full cohort included all children with a positive blood culture drawn in the ED while this study focused on cases of true bacteremia identified through medical record evaluation by two raters. The primary outcome was pathogen distribution. Potential pathogen-associated independent variables included demographics, vaccination status, recent travel, clinical presentation, and known risk factors. The primary analysis focused on pathogen prevalence, while secondary analysis assessed associations between predictors and pathogens using Chi-squared tests. Results Among 368 bacteremia cases (median age: 39 months), the most common pathogens were Staphylococcus aureus (25%), Escherichia coli (16%), Streptococcus pneumoniae (9.0%) and non-typhoidal Salmonella (8.7%). Overall, 175 (48%) had risk factors, including internal devices (n = 80, 22%), age less than 3 months (n = 59, 16%), or immunosuppression (n = 55, 15%). Significant associations emerged: 34% (n = 38) of Staphylococcus spp. infections involved internal devices, 62% (n = 24) of Salmonella spp. infections had recent travel, and 38% (n = 22) of E. coli infections and 69% (n = 11) of group B Streptococcus infections occurred in infants aged under 3 months. Conclusions Our study highlights current key pathogens and associated predictors in pediatric bacteremia. Travel history, internal hardware, age, and immunosuppression are crucial for clinicians to consider in its assessment and management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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