A comparative study of the use of selective digestive decontamination prophylaxis in living‐donor liver transplant recipients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Bacterial infections are major causes of early morbidity and mortality after liver transplantation. Selective digestive decontamination (SDD) can be used pre-operatively for living-donor liver transplant (LD-LT), but its role in this setting remains controversial. METHODS: To evaluate this strategy, we retrospectively analyzed a cohort of consecutive LD-LTs performed in our center from March 2007 to February 2011 and compared the incidence and nature of early infectious complications, length of intensive care unit stay and hospitalization, antibiotic use, and emergence of resistant bacteria in patients with or without SDD prophylaxis. RESULTS: Of 148 LD-LTs in the study period, 111 received SDD prophylaxis while 37 did not. In a multivariate model, the independent factors associated with an increased risk of early post-transplant infections were length of postoperative mechanical ventilation (for every additional day odds ratio [OR] = 2.37, 95% confidence interval [CI] 1.4-4.0; P = 0.002), and choledochojejunostomy (OR = 4.5, 95% CI 1.95-10.5; P < 0.001). Use of SDD did not affect the rate or distribution of infectious complications, duration of hospitalization, antibiotic use, or acquisition of resistant bacteria (OR = 3.52, 95% CI 0.43-15.17; P = 0.376). CONCLUSION: In conclusion, the use of SDD prophylaxis in LD-LT was not beneficial and should be avoided, as it offers no advantage and could potentiate the emergence of multidrug-resistant organisms.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».