Previous Antibiotic Exposure and Antimicrobial Resistance in Invasive Pneumococcal Disease: Results From Prospective Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Estimating the risk of antibiotic resistance is important in selecting empiric antibiotics. We asked how the timing, number of courses, and duration of antibiotic therapy in the previous 3 months affected antibiotic resistance in isolates causing invasive pneumococcal disease (IPD). METHODS: We conducted prospective surveillance for IPD in Toronto, Canada, from 2002 to 2011. Antimicrobial susceptibility was measured by broth microdilution. Clinical information, including prior antibiotic use, was collected by chart review and interview with patients and prescribers. RESULTS: Clinical information and antimicrobial susceptibility were available for 4062 (90%) episodes; 1193 (29%) of episodes were associated with receipt of 1782 antibiotic courses in the prior 3 months. Selection for antibiotic resistance was class specific. Time elapsed since most recent antibiotic was inversely associated with resistance (cephalosporins: adjusted odds ratio [OR] per day, 0.98; 95% confidence interval [CI], .96-1.00; P = .02; macrolides: OR, 0.98; 95% CI, .96-.99; P = .005; penicillins: OR [log(days)], 0.62; 95% CI, .44-.89; P = .009; fluoroquinolones: profile penalized-likelihood OR [log(days)], 0.62; 95% CI, .39-1.04; P = .07). Risk of resistance after exposure declined most rapidly for fluoroquinolones and penicillins and reached baseline in 2-3 months. The decline in resistance was slowest for macrolides, and in particular for azithromycin. There was no significant association between duration of therapy and resistance for any antibiotic class. Too few patients received multiple courses of the same antibiotic class to assess the significance of repeat courses. CONCLUSIONS: Time elapsed since last exposure to a class of antibiotics is the most important factor predicting antimicrobial resistance in pneumococci. The duration of effect is longer for macrolides than other classes.
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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 | 0,000 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».