The Association of Antibiotic Treatment Regimen and Hospital Mortality in Patients Hospitalized With Legionella Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines recommend azithromycin or a quinolone antibiotic for treatment of Legionella pneumonia. No clinical study has compared these strategies. METHODS: We performed a retrospective cohort analysis of adults hospitalized in the United States with a diagnosis of Legionella pneumonia in the Premier Perspectives database (1 July 2008-30 June 2013). Our primary outcome was hospital mortality; we additionally evaluated hospital length of stay, development of Clostridium difficile colitis, and total hospital cost. We used propensity-based matching to compare patients treated with azithromycin vs a quinolone. All analyses were repeated on a subgroup of more severely ill patients, defined as requiring intensive care unit admission or mechanical ventilation or having a predicted probability of hospital mortality in the top quartile for all patients. RESULTS: Legionella pneumonia was diagnosed in 3152 adults across 437 hospitals. Quinolones alone were used in 28.8%, azithromycin alone was used in 34.0%, and 1.8% received both. Crude hospital mortality was similar: 6.6% (95% confidence interval [CI], 5.0%-8.2%) for quinolones vs 6.4% (95% CI, 5.0%-7.9%) for azithromycin (P = .87); after propensity matching (n = 813 in each group), mortality remained similar (6.3% [95% CI, 4.6%-7.9%] vs 6.5% [95% CI, 4.8%-8.2%], P = .84 for the whole cohort, and 14.9% [95% CI, 10.0%-19.8%] vs 18.3% [95% CI, 13.0%-23.6%], P = .36 for the more severely ill). There was no difference in hospital length of stay, development of C. difficile, or total hospital cost. CONCLUSIONS: Use of azithromycin alone or a quinolone alone for treatment of Legionella pneumonia was associated with similar hospital mortality. Few patients receive combination therapy.
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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 ».