Children with recurrent urinary tract infections: who are they and why do we need better prevention options?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recurrent UTIs (rUTIs) in children can lead to renal scarring and chronic renal failure, if not managed early. The current standard of care involves antibiotic prophylaxis, which benefits remain controversial. There is a need for new interventions, other than antimicrobial use, to reduce the occurrence of rUTIs as well as the identification of groups to target. Our objective was to describe the pediatric population most susceptible to rUTIs, including renal scarring and adverse events associated with prolonged antibiotic use. METHOD: We conducted a single-centre retrospective chart review of patients with rUTIs, diagnosed with urinary tract abnormalities or functional disorders, followed at the Centre hospitalier universitaire (CHU) Sainte-Justine urology clinic between January 2015 and December 2020. We described the population and evaluated the antimicrobial usage and uropathogens resistance patterns. RESULTS: Identified patients with rUTI (n = 107) had underlying medical conditions such as Spina Bifida or neurogenic bladder (31%), double collecting system (22%), vesicoureteral reflux (42%) and ureteropelvic junction obstruction (7%). Almost all patients (87%) were prescribed antimicrobial prophylaxis, and a significant proportion developed resistance, with 70% of breakthrough UTIs being resistant to at least one drug, and 41% demonstrating multi-drug resistance. CONCLUSION: While most patients received prophylaxis, it was not universally effective, leading to persistent concerns like renal scarring and adverse events associated with prolonged antimicrobial use. There is a critical need for the development of new strategies to prevent rUTI that would minimize reliance on antibiotic prophylaxis, given the escalating global threat of antimicrobial resistance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».