A meta-analysis of the correlation between carbapenem antibiotic use and the incidence of carbapenem-resistant Pseudomonas aeruginosa
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This meta-analysis evaluates the correlation between carbapenem antibiotic use and the incidence of carbapenem-resistant Pseudomonas aeruginosa (CRPA). METHODOLOGY: A comprehensive literature search conducted across multiple databases yielded seven clinical experimental studies involving 4,417 patients. The primary outcomes assessed were the risk factors associated with CRPA infection, drug resistance rates, and the comparison of resistance rates between meropenem (MEM) and imipenem (IPM). The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess study quality, and Egger's test and funnel plots were used to assess publication bias. RESULTS: The NOS scores for the included studies ranged between 6 and 8, indicating their generally high quality. The analysis indicated that prior carbapenem use significantly increased the risk of CRPA infection (OR = 1.866, 95% confidence interval [CI]: 1.164-2.993, p = 0.010). The drug resistance rates of P. aeruginosa to carbapenems ranged between 21.07% and 37.90%. There was no significant difference in drug resistance rates between MEM and IPM (risk ratio = 1.09, 95% CI: 0.99-1.21, p = 0.517). CONCLUSIONS: With drug resistance rates between 21.07% and 37.90%, these findings suggest that carbapenem use is associated with an increased risk of CRPA infection, highlighting the need for the judicious use of these antibiotics in clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».