Prevalence and Risk Factors for Non-HACEK Gram-negative Bacillus Endocarditis: A Retrospective Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infective endocarditis (IE) caused by non-HACEK gram-negative bacilli (GNB) is challenging to diagnose and is associated with high morbidity and mortality. There is growing literature highlighting the differences in IE prevalence amongst various GNB; therefore, there is an impetus to characterize these traditionally "atypical" organisms to accurately risk stratify this complex infectious diagnosis. METHODS: This investigation was a retrospective cohort study conducted at 2 health care institutions in the USA. All hospitalized adult patients with bloodstream infection with a prespecified GNB (Enterobacter cloacae, Escherichia coli, Klebsiella aerogenes, Klebsiella pneumoniae, Klebsiella oxytoca, Pseudomonas aeruginosa, and Serratia marcescens) between January 1, 2018 to December 31, 2022, were included. Chart review was performed to collect clinical information, IE risk factors, and diagnosis of IE. RESULTS: Among 6678 patients with GNB bacteremia, 82 (1.2%) developed IE. The prevalence of IE among patients with Serratia marcescens or Pseudomonas aeruginosa bacteremia was higher than that with Enterobacteriaceae, with increased risk amongst patients with a history of injection drug use (43.1% vs 9.3%) and prosthetic valves (19.5% vs 2.2%). There was no statistically significant species variation in IE prevalence when endocardial device was present. Importantly, we found discordance in clinical practice in the use of diagnostic echocardiography in patients with a high risk of GNB IE. CONCLUSIONS: Serratia marcescens and Pseudomonas aeruginosa have a higher prevalence of IE compared with Enterobacteriaceae, with the differential risk most pronounced among patients with a history of injection drug use and prosthetic valves. This highlights the opportunity to optimize the diagnosis of IE amongst patients with GNB bacteremia.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».