Macrolide Resistance in Bacteremic Pneumococcal Disease: Implications for Patient Management
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite pneumococcal antibiotic resistance rates in excess of 25%, macrolides remain first-line agents for the treatment of community-acquired pneumonia. METHODS: Prospective, population-based surveillance was conducted to identify cases of pneumococcal bacteremia in Toronto and Peel, Canada, between 2000 and 2004. "Macrolide failures" were defined as cases of bacteremia occurring during outpatient treatment with macrolide antibiotics or within 2 days after treatment. Macrolide susceptibility was determined according to Clinical Laboratory Standards Institute guidelines; common macrolide resistance mechanisms were determined by genotyping. RESULTS: During the 5 years of surveillance, there were 1696 episodes of pneumococcal bacteremia (8.5 cases/100,000 population/year), of which 60 (3.5%) were failures of outpatient macrolide therapy. Resistant isolates were more common among cases of bacteremia after failure of macrolide therapy (37 [64%] of 58 cases) than among cases of bacteremia after failure of nonmacrolide antibiotics (16 [22%] of 74 cases; P<.001) or cases of bacteremia that occurred without prior antibiotic therapy (193 [12%] of 1569 cases; P<.001). Macrolide failures were significantly more common among cases of pneumococcal bacteremia with isolates exhibiting an erythromycin MIC of 1 microg/mL than among isolates exhibiting MICs < or = 0.25 microg/mL (3 [38%] of 8 cases vs. 21 [1.5%] of 1394 cases of bacteremia; P<.001). Increases in the MIC to 1 microg/mL were not associated with further increases in the likelihood of macrolide failure. Low-level resistance conferred by mefA and high-level resistance conferred by ermB were equally overrepresented among macrolide failures. CONCLUSIONS: Macrolide resistance contributes to an increased risk of macrolide failure, irrespective of the underlying resistance mechanism or of the degree of elevation in erythromycin MIC.
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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 ».