Microbiology of Peritonitis in Peritoneal Dialysis Patients with Multiple Episodes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Peritoneal dialysis (PD)-associated peritonitis clusters within patients. Patient factors contribute to peritonitis risk, but there is also entrapment of organisms within the biofilm that forms on PD catheters. It is hypothesized that this biofilm may prevent complete eradication of organisms, predisposing to multiple infections with the same organism. METHODS: Using data collected in the Canadian multicenter Baxter POET (Peritonitis, Organism, Exit sites, Tunnel infections) database from 1996 to 2005, we studied incident PD patients with 2 or more peritonitis episodes. We determined the proportion of patients with 2 or more episodes caused by the same organism. In addition, using a multivariate logistic regression model, we tested whether prior peritonitis with a given organism predicted the occurrence of a subsequent episode with the same organism. RESULTS: During their time on PD, 558 patients experienced 2 or more peritonitis episodes. Of those 558 patients, 181 (32%) had at least 2 episodes with the same organism. The organism most commonly causing repeat infection was coagulase-negative Staphylococcus (CNS), accounting for 65.7% of cases. Compared with peritonitis caused by other organisms, a first CNS peritonitis episode was associated with an increased risk of subsequent CNS peritonitis within 1 year (odds ratio: 2.1; 95% confidence interval: 1.5 to 2.8; p < 0.001). Among patients with repeat CNS peritonitis, 48% of repeat episodes occurred within 6 months of the earlier episode. CONCLUSIONS: In contrast to previous data, we did not find a high proportion of patients with multiple peritonitis episodes caused by the same organism. Coagulase-negative Staphylococcus was the organism most likely to cause peritonitis more than once in a given patient, and a prior CNS peritonitis was associated with an increased risk of CNS peritonitis within the subsequent year.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».