Support for higher ciprofloxacin AUC24/MIC targets in treating Enterobacteriaceae bloodstream infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Given concerns regarding optimal therapy for serious Gram-negative infections, the goal was to characterize the pharmacodynamics of ciprofloxacin in the context of treating bloodstream infection. PATIENTS AND METHODS: Data were collected from the medical records of 178 clinical cases. Blood isolates were retrieved and ciprofloxacin MICs were measured. Forty-two cases in which ciprofloxacin was initiated within 24 h of the positive blood culture were used in the pharmacodynamic analysis. RESULTS: Significant factors with regard to treatment failure were low ciprofloxacin AUC(24)/MIC (P < 0.0001), high MIC (P = 0.001), male sex (P = 0.002) and low AUC(24) (P = 0.01). AUC(24)/MIC (P = 0.012) and MIC (P = 0.019) were significant variables in multivariate analyses; however, only the former remained significant (P = 0.038) after excluding two cases with ciprofloxacin-resistant isolates. An AUC(24)/MIC breakpoint of 250 was most significant, with cure rates of 91.4% (32/35) and 28.6% (2/7) in patients with values above and below this threshold, respectively (P = 0.001). The risk of ciprofloxacin treatment failure was 27.8 times (95% confidence interval, 2.1-333) greater in those not achieving an AUC(24)/MIC >or=250 (P = 0.011). Monte Carlo simulation of 5000 study subjects predicted that 0.88 of the population would achieve an AUC(24)/MIC >or=250 with standard-dose ciprofloxacin (400 mg intravenously every 12 h). CONCLUSIONS: This study confirms the pharmacodynamic parameters of ciprofloxacin that are important for optimizing the treatment of serious infections, particularly the benefits of achieving an AUC(24)/MIC >or=250, rather than the conventional target of >or=125. It also shows the relevance of dose selection in optimizing target attainment, with important differences among pathogens, even those with MICs within the susceptible range.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».