Burden of Extended-Spectrum Beta-Lactamase-Producing Enterobacteriaceae among Cancer Patients in Africa: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background : Extended-spectrum beta-lactamase-producing Enterobacteriaceae (ESBL-PE) exacerbate infections in cancer patients, in settings where antimicrobial resistance threatens health outcomes. This study estimated the prevalence of ESBL-PE among cancer patients in Africa from 2010 to 2024. Methods: We searched PubMed, Embase, Web of Science, CINAHL, and Global Health for observational studies reporting ESBL-PE prevalence in cancer patients. Studies published in English from 2010 to 2024 were included. Two reviewers independently screened studies, extracted data using standardized forms, and assessed quality using the Newcastle-Ottawa Scale. Pooled prevalence was calculated using a random-effects model in RStudio v4.4.2, with heterogeneity assessed by I² statistics and publication bias by funnel plots and Egger’s test. Results: Twelve studies from nine African countries, involving 565 patients (305 events) and 687 samples (338 events), were included. The pooled prevalence was 49.9% (95% CI: 23.1%-76.9%, I² = 91.8%, p < 0.001) at the patient level and 48.1% (95% CI: 31.7%-65.0%, I² = 84.0%, p < 0.001) at the sample level. Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae predominated, with high resistance to cephalosporins (median: 89.5%-90%) and fluoroquinolones but preserved carbapenem efficacy. Publication bias was evident, and heterogeneity persisted after sensitivity analysis. Conclusions: The high ESBL-PE prevalence in African cancer patients signals a critical public health issue, necessitating enhanced surveillance, antimicrobial stewardship, and intentional infection control measures.
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 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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| 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 ».