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Enregistrement W2108162380 · doi:10.1093/cid/ciu493

The Opening and Closing of Empiric Windows: The Impact of Rapid Microbiologic Diagnostics

2014· letter· en· W2108162380 sur OpenAlexaff
Derek R. MacFadden, Jerome A. Leis, Samira Mubareka, Nick Daneman

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClosing (real estate)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To theEditor—With the advent of rapid diagnostic techniques for pathogen identification, clinicians are encountering increasing windows of time when they are aware of an infecting organism's species without yet knowing its susceptibilities [1, 2]. We believe that it is worthwhile to formally recognize these empiric windows in the management of infectious diseases (Figure 1). These windows include infectious syndrome–guided therapy (empiric window 1), Gram stain morphology–guided therapy (empiric window 2), and pathogen-guided therapy (empiric window 3), before, finally, susceptibility-guided therapy. The windows of empiric antimicrobial therapy [1, 3]. Empiric window 1: the time period between diagnosis of the infectious syndrome/ordering of clinical isolate and availability of Gram stain. Empiric window 2: the time period between Gram stain availability and speciation. Empiric window 3: the time period between speciation and antimicrobial susceptibility results. Traditional: the method of diagnosing and empirically treating an infection using standard laboratory diagnostic techniques prior to the implementation of mass spectrometry or polymerase chain reaction (PCR)–based methods. Rapid: the method of diagnosing and empirically treating an infection using rapid microbiologic diagnostic techniques including mass spectrometry and PCR-based methods. Rapid speciation methods including matrix-assisted laser desorption/ionization–time of flight, and, potentially, polymerase chain reaction–based methods, could close the empiric window 2 by half (from 54 to 24 hours), while opening empiric window 3 much more widely (from 3 hours up to 21 hours) [1, 2, 4]. The alteration of these empiric windows can have significant impact on patient outcomes and may pose new challenges for treating physicians. Empiric window 2 has historically been a critical time period where clinicians may adapt their treatment approach based on Gram staining. Having less time between the Gram stain and pathogen identification may lead clinicians to wait for speciation results rather than having to make more frequent antimicrobial changes. Empiric window 3, traditionally a small window between speciation and susceptibility results, will be increased with rapid speciation techniques, and this means that clinicians have time to adapt their empiric therapy accordingly. This will suddenly make institutional species-specific antibiograms much more clinically useful. Moreover, clinicians may be able to more quickly discontinue therapy following identification of obvious culture contaminants (eg, Corynebacterium species), or more rapidly de-escalate therapy after identification of organisms with predictable susceptibilities (eg, Listeria monocytogenes). In some instances, empiric window 3 will cause pathogen-guided escalation prior to susceptibility-guided de-escalation of empiric therapy (eg, Enterococcus species or Pseudomonas species) [1]. Effective and timely empiric antimicrobial therapy is an important determinant of patient outcomes [3], and with the advent of rapid speciation techniques there is an opportunity to improve this coverage, with the added possibility of decreasing unnecessary antimicrobial usage [1, 2]. However, clinicians will need to be comfortable with the possibility of multiple, rapid antimicrobial changes in short windows of time, the possibility of escalating prior to de-escalating empiric therapy, and the uncertainty of whether these rapid changes in antimicrobials could contribute to drug resistance or increased drug-related adverse effects. Local antimicrobial susceptibility data can be employed to improve empiricism at all window points, but will be particularly useful in empiric window 3 when speciation is known but susceptibility results are pending. In the coming years, advances such as rapid detection of antimicrobial resistance will continue to shift these empiric windows. Further research on how to best utilize local susceptibility data, patient-specific risk factors, and prior isolate results will help inform each empiric antibiotic selection. Potential conflicts of interest. All authors: No reported conflicts. All authors have submitted the ICMJE Form for Disclosure of Potential Conflicts of Interest. Conflicts that the editors consider relevant to the content of the manuscript have been disclosed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0470,057
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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