Reducing empirical use of fluoroquinolones for Pseudomonas aeruginosa infections improves outcome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously reported ciprofloxacin resistance (CR) and empirical use of fluoroquinolones as predictors of mortality in patients infected with Pseudomonas aeruginosa in a case-control study. Here, we assessed the clinical impact of reducing empirical fluoroquinolone use for P. aeruginosa infections in hospitalized patients by performing a follow-up study in 2005-06 [period 2 (P2)] and comparing this with prior data from 2001-02 [period 1 (P1)]. METHODS: Medical charts of infected patients who received at least 72 h of antibiotic therapy were reviewed. Patients were subgrouped based on the susceptibility of infected strains into the CR or ciprofloxacin-susceptible group. Antibiograms, patient and treatment variables and outcome measures were compared between groups and between study periods. RESULTS: Study patients were elderly (median age, 76 years), had a median of three co-morbidities and a median APACHE II score of 13. Most (75%) had pneumonia or urosepsis. Empirical use of fluoroquinolones was reduced by 30% in P2 versus P1, with a corresponding 39% increase in piperacillin/tazobactam use. The resultant positive impact observed in the CR group during P2 includes shortened delay to receipt of effective therapy (1 versus 3.5 days, P < 0.0001), reduced length of stay (13 versus 16 days, P = 0.03) and 2-fold lower mortality (9% versus 22%, P = 0.05). Susceptibility of P. aeruginosa improved by 10% to all antipseudomonal agents tested. CONCLUSIONS: In settings where high rates of fluoroquinolone resistance exist, use of non-fluoroquinolone-based empirical regimens for P. aeruginosa infections improves patient outcomes and organism susceptibility over time.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».