Clinafloxacin versus Piperacillin-Tazobactam in Treatment of Patients with Severe Skin and Soft Tissue Infections
Notice bibliographique
Résumé
Patients (n = 409) with severe skin and soft tissue infections (SSTIs) were randomized to receive clinafloxacin or piperacillin-tazobactam (plus optional vancomycin for methicillin-resistant cocci), administered intravenously, with the option to switch to oral medication. Most patients had cellulitis, wound infections, or diabetic foot infections. Staphylococcus aureus, Enterococcus faecalis, and Pseudomonas aeruginosa were the most common baseline pathogens. Fewer baseline pathogens were resistant to clinafloxacin (1.8%) than to piperacillin-tazobactam (6.2%) (P = 0.001). The clinafloxacin and piperacillin-tazobactam groups did not differ significantly in clinical cure rates (68.8 and 65.2%, respectively) or microbiologic eradication rates (61.5 and 57.2%). Clinafloxacin yielded higher eradication rates for all three of the most common pathogenic species, although no differences were statistically significant. Within the power of this study, the overall frequency of adverse events was similar (P = 0.577) in the two treatment groups. Drug-associated adverse events (P = 0.050) and treatment discontinuations (P = 0.052) were marginally more frequent in the clinafloxacin group, primarily due to phototoxicity in outpatients receiving clinafloxacin. Although most cases of phototoxicity were mild to moderate, four cases were reported as severe. In summary, clinafloxacin monotherapy was equivalent in effectiveness to therapy with piperacillin-tazobactam plus optional vancomycin in the treatment of hospitalized patients with severe SSTIs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».