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Enregistrement W4415706697 · doi:10.1016/j.ijid.2025.108174

Disease pattern and risk factors of antimicrobial resistance in patients with pneumococcal infection in the Hong Kong population

2025· article· en· W4415706697 sur OpenAlexaff
Qiuyan Yu, Peng Wu, Shuk‐Ching Wong, Vincent Chi‐Chung Cheng, Mike Yat Wah Kwan, Ivan Fan‐Ngai Hung, Ian Chi Kei Wong, Catrin E. Moore, Tsz K Khan, Isaya Sukarom, Kim Shijian Lao, Celine Sze Ling Chui

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMerck Sharp and Dohme
Mots-clésSerotypePneumococcal diseaseAntibiotic resistanceStreptococcus pneumoniaeDiseasePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Antimicrobial resistance (AMR) presents significant challenges for the effective treatment of pneumococcal disease (PD), disease prevalence, and vaccine effectiveness caused by S. pneumoniae. We aimed to describe the pattern of AMR among isolates from patients with PD reported in the Hong Kong population from 2012-2021, and to explore the risk factors associated with AMR among patients hospitalized with PD compared to those with susceptible isolates. METHODS: PD-related hospitalizations were identified and grouped into invasive PD (IPD) or non-IPD patients. Electronic health records were collected to calculate the healthcare resource utilization relevant to each IPD/non-IPD patient. We compared the characteristics of patients with IPD/non-IPD caused by non-susceptible isolates (cases) and those without (controls) using a multivariable logistic regression model, looking for risk factors for AMR. RESULTS: The PD incidence trend was stable from 2012 to 2019 with a sudden decrease in 2020, coinciding with the beginning of the COVID-19 pandemic. Overall, 80% of patients had S. pneumoniae non-susceptible to ≥1 antibiotic. The percentage of non-susceptibility found to tetracyclines, macrolides, penicillin, and fluoroquinolones, were 85%, 79%, 23% and 2%, respectively. Overall, 46% of the patients with serotyping results were serotype 3. Significantly increased odds of AMR infection were found among the non-IPD patients aged 2-17 years when compared to older patients (18-64 years). CONCLUSIONS: Measures to reduce non-susceptible S. pneumoniae infections should focus on children and adolescents of school age. Despite the introduction of PCV13 in 2011, serotype 3 and AMR continued to threaten people in the community. Serotype 3-infected patients accounted for nearly half of the patients with PD with serotyping results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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