Clinical, scientific and healthcare system consequences of misdiagnosing neonatal sepsis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neonatal sepsis remains a major contributor to morbidity and mortality worldwide, with the highest burden in low- and middle-income countries (LMICs). Generating accurate estimates of disease burden is critical for setting research priorities, informing health policy, and resource allocation. However, in many LMICs, limited access to timely and reliable diagnostic tools severely limits case detection, undermines epidemiological surveillance, and impedes efforts to improve clinical outcomes. AREAS COVERED: This review examines the clinical, scientific, and health system implications of misdiagnosing neonatal sepsis. We describe the challenges of accurate case identification and summarize findings from prospective, multicenter studies showing marked variability in incidence across different geographic and healthcare settings. We explore the sources of this variability and discuss its impact on patient care, clinical trials interpretation, and progress toward reducing the global burden of neonatal sepsis. EXPERT OPINION: The lack of standardized case definition hinders neonatal sepsis research and may contribute to the growing threat of antimicrobial resistance. Addressing this requires acknowledging the substantial uncertainty in current global incidence estimates. More importantly, it demands shifting focus from passive reporting of variability to actively investigating the methodological, sociodemographic, clinical, biological, and systemic drivers that shape sepsis detection and outcomes across diverse settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».