Antibiotics and hospital-acquired Clostridium difficile infection: update of systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To update the evidence for associations between antibiotic classes and hospital-acquired Clostridium difficile infection (HA-CDI). Methods: Electronic databases of journal articles, scholarly theses and conference proceedings using subject headings and keywords related to CDI and antibiotic exposure were searched. Observational epidemiological studies measuring associations between antibiotic classes and HA-CDI were eligible for inclusion. Pooled ORs and 95% CIs were calculated using a random effects model. Study factors identified a priori were examined as sources of heterogeneity. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Of 569 citations identified, 13 case-control and 1 cohort study (15 938 patients) were included. The strongest associations were found for third-generation cephalosporins (OR = 3.20, 95% CI = 1.80-5.71; n = 6 studies; I2 = 79.2%), clindamycin (2.86, 2.04-4.02; n = 6; I2 = 28.5%), second-generation cephalosporins (2.23, 1.47-3.37; n = 6; I2 = 48.4%), fourth-generation cephalosporins (2.14, 1.30-3.52; n = 2; I2 = 0.0%), carbapenems (1.84, 1.26-2.68; n = 6; I2 = 0.0%), trimethoprim/sulphonamides (1.78, 1.04-3.05; n = 5; I2 = 70%), fluoroquinolones (1.66, 1.17-2.35; n = 10; I2 = 64%) and penicillin combinations (1.45, 1.05-2.02; n = 6; I2 = 54%). The study population and the timing of measurement of antibiotic exposure were the most common sources of heterogeneity. Study quality scored high for seven studies, moderate for six studies and low for one study. Conclusions: The risk of HA-CDI remains greatest for cephalosporins and clindamycin, and their importance as inciting agents should not be minimized. The importance of fluoroquinolones should not be overemphasized, particularly if fluoroquinolone-resistant epidemic strains of C. difficile are absent.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».