Integrating pharmacokinetics, pharmacodynamics and MIC distributions to assess changing antimicrobial activity against clinical isolates of Pseudomonas aeruginosa causing infections in Canadian hospitals (CANWARD)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To study antimicrobial pharmacodynamic (PD) activity over time against clinical isolates of Pseudomonas aeruginosa in Canadian hospitals. METHODS: Integrated pharmacokinetic (PK)/PD analyses with Monte Carlo simulations were used to study cefepime, meropenem, piperacillin/tazobactam, ciprofloxacin, amikacin, gentamicin and colistin. Profiles of P. aeruginosa infections were modelled using CANWARD data from January 2007 to June 2012 inclusive. The probability of target attainment (PTA) was the proportion of cases achieving a %ƒT>MIC ≥ 50% for cefepime, meropenem and piperacillin/tazobactam, an ƒAUC/MIC ≥ 90 for ciprofloxacin and the aminoglycosides, and a total AUC/MIC ≥ 60 for colistin. RESULTS: Some 2126 P. aeruginosa isolates were identified. There were no significant trends over time in the PTA for cefepime (0.93-1.0), meropenem (0.89-0.92) or piperacillin/tazobactam (0.74-0.79) (data shown for the highest recommended doses). The PD activity for ciprofloxacin (PTA 0.48-0.64) was variable. There were notable improvements in the PTA for amikacin (from 0.21 to 0.55, P = 0.027), gentamicin (from 0.10 to 0.51, P = 0.035) and colistin (from 0.04 to ~0.20, P = 0.05), which were not reliably detected by MIC indices. There was a decline over time in the PTA for piperacillin/tazobactam from 0.73 to 0.61 against P. aeruginosa isolated from intensive care units (ICUs) (Pearson correlation coefficient -0.99, P = 0.003). Neither MIC50 nor MIC90 detected this reduction in PD activity. CONCLUSIONS: The overall PD activity against P. aeruginosa was stable from 2007 to 2012 for cefepime, meropenem and piperacillin/tazobactam, was variable and unreliable for ciprofloxacin, and improved significantly but remained relatively low for the aminoglycosides and colistin. There was a progressive reduction over time in the PD activity of piperacillin/tazobactam against ICU isolates, which was not detected by simply assessing MIC indices.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».