Optimizing Antimicrobial Therapy of Sepsis and Septic Shock: Focus on Antibiotic Combination Therapy
Notice bibliographique
Résumé
There has been little improvement in septic shock mortality in the past 70 years, despite ever more broad-spectrum and potent antimicrobials. In the past, resuscitative elements have been the primary area of clinical septic shock management and research. The question of the optimal use of antimicrobial therapy was relatively ignored in recent decades. This review explores the pathophysiology of sepsis in an attempt to produce a better understanding and define key determinants of antimicrobial therapy response in septic shock. Optimizing existing antimicrobials delivery can drive significant improvements in the outcome of sepsis and septic shock. Inappropriate antimicrobial selection and dosing or delays in the administration substantially increase mortality and morbidity in life-threatening infections. Definitive combination therapy (where a pathogen known to be susceptible to a given agent is additionally covered by another agent) remains controversial. Although some in vitro studies, animal models, and clinical studies of infection including endocarditis, gram-negative bacteremia, and neutropenic infections have supported combination therapy, the potential clinical benefit in other severe infections has been questioned. Several meta-analyses have failed to demonstrate improvement of outcome with combination therapy in immunocompetent patients with sepsis and/or gram-negative bacteremia. These meta-analyses did not undertake subgroup analyses of the septic shock population. This article reviews the existing evidence supporting combination therapy for severe infections, sepsis, and septic shock.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».