At the Threshold: Defining Clinically Meaningful Resistance Thresholds for Antibiotic Choice in Community‐Acquired Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Community-acquired pneumonia caused by Streptococcus pneumoniae is a major source of morbidity and mortality. Macrolide antibiotics are recommended as empirical first-line therapy for patients with community-acquired pneumonia. Guidelines suggest a 25% rate of high-level macrolide resistance in the community as the threshold beyond which macrolides should not be used. We evaluated the implications of this threshold for clinical failure rates. METHODS: We developed a theoretical model linking the prevalence of macrolide resistance to patient outcomes, based on the epidemiological concept of risk difference. We estimated the risk of clinical failure as a function of the likelihood and impact of discordant therapy and of the probability of clinical failure even in the presence of optimal therapy. The model was parameterized on the basis of the best available data derived from the published medical literature, and clinical failures were valued monetarily using an expected net benefit approach. RESULTS: Under the proposed 25% resistance threshold, the risk difference for such therapy would be 1.2% (95% credible interval, 0.5%-3.1%) for death, 1.6% (95% credible interval, 0.5%-3.2%) for bacteremia, and 3.3% (95% credible interval, 1.1%-5.7%) for prolonged clinical course; excess risks of death were valued at >$10,000 per empirical treatment of community-acquired pneumonia and were further elevated in high-risk populations. Excluding low-level resistance resulted in a 4-fold underestimation of projected risks. CONCLUSION: A 25% resistance threshold that fails to consider low-level resistance will result in high excess rates of morbidity and mortality because of discordant therapy. Whether projected failure rates are classified as unacceptable is an important health policy question, because risk of clinical failure needs to be weighed against other considerations.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».