The effect of obesity on antibiotic treatment failure: a historical cohort study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Obesity, a major health issue, is also an important risk factor for infections. Evidence demonstrates that excess weight affects the disposition of antibiotics but little work has been done to explore if this results in antibiotic treatment failure (ATF). ATF has serious adverse health outcomes and may increase treatment resistance. Given that obese patients often have other health issues, it is important to determine if excess weight independently increases the likelihood of ATF. METHODS: Consenting patients (N = 18 014), randomly sampled from Santé Québec Health surveys (1992, 1998), were linked with administrative health databases. Patients were within the normal, overweight, and obese weight categories aged 20-79 years old, receiving at least one course of antibiotic therapy from the survey date until December 2005. ATF was defined as any additional antibiotic prescriptions or hospitalizations for infections within the 30 days after initial therapy. Logistic regression was used to assess the impact of excess weight on ATF after adjusting for patient characteristics, comorbidities, history of antibiotic use, antibiotic resistance, and flu season. RESULTS: Of the final sample size (N = 6 179), 39.0% were overweight and 21.4% were obese. The most frequently prescribed antibiotics were amoxicillin (16.0%), ciprofloxacin (9.2%), phenoxymethylpenicillin (8.8%), trimethroprim/sulfamethoxazole (8.6%), and clarithromycin (8.5%). ATF occurred in 828 (13.4%) of the 6 179 study patients. Obesity was a significant predictor of ATF (adjusted OR 1.26; 95% CI 1.03-1.52). CONCLUSION: Obesity is a significant risk factor for ATF, and this association may be due to the current "one size fits all" dosing strategy, which warrants further investigation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».