Risk Factors of Cellulitis Treatment Failure with Once-Daily Intravenous Cefazolin Plus Oral Probenecid
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Once-daily intravenous cefazolin with probenecid is used commonly to treat cellulitis. The primary objective of this study was to determine the risk factors of treatment failure with this regimen. METHODS: This was a retrospective cohort study of adult outpatients with cellulitis who were initially treated with once-daily intravenous cefazolin plus probenecid. Treatment failure is defined as inadequate improvement that necessitates either hospital admission or a change in antibiotic therapy to a different intravenous regimen. A stepwise logistic regression analysis was performed to determine the risk factors for regimen failure. RESULTS: From January 2003 to December 2008, 159 patients with cellulitis were initially treated with once daily intravenous cefazolin plus probenecid. Thirty-five (22%) patients had treatment failure. The treatment for 53% (9/17) of the patients with a history of chronic venous disease (CVD) failed, whereas the treatment for 18% (26/142) of patients without CVD failed (P = 0.001). Multivariate analysis identified the presence of CVD as the only risk factor associated with treatment failure (odds ratio 4.4, 95% confidence interval 1.5-13; P = .007). CONCLUSIONS: Patients with cellulitis and CVD who are being treated with once-daily intravenous cefazolin plus probenecid should be monitored closely for treatment failure.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».