Risk Factors for Drug-resistant Bloodstream Infections in Patients with Systemic Lupus Erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify risk factors for developing drug-resistant bacterial infections in patients with systemic lupus erythematosus (SLE). METHODS: A retrospective, case-control study was performed. Patients fulfilled American College of Rheumatology criteria for SLE and had an episode of bloodstream infection between 2001 and 2012. Cases were defined as those with bloodstream infection caused by drug-resistant bacteria (Pseudomonas aeruginosa, methicillin-resistant Staphylococcus aureus, or extended-spectrum-β-lactalamase-producing Escherichia coli); while controls had susceptible strains of S. aureus or E. coli. Differences between groups were analyzed by Student t test or Mann-Whitney U test. Association between variables was assessed by OR (CI 95%). Multivariate analysis was performed by binary logistic regression model. RESULTS: Forty-four patients were included in each group. Variables associated with drug-resistant bloodstream infection were history of central nervous system activity; hematological activity, immunosuppressive treatment and prednisone dose at the time of the infection; and low C3 levels, antibiotic use, or hospitalization in the previous 3 months. In multivariate analysis, variables that remained significant were low C3 previous to infection (OR 3.12, CI 95% 1.91-8.22), previous hospitalization (OR 2.22, CI 95% 1.42-4.10), and prednisone dose at the time of infection (OR 1.10, CI 95% 1.04-1.22). CONCLUSION: Low C3 levels, recent hospitalization, and prednisone dose at time of infection are independent risk factors for acquiring drug-resistant bacteria in patients with SLE. Although the present data do not fully support a change in initial treatment-decision strategies, this information could lead to prospective studies designed to address this issue, which could determine the best approach in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».