Pathogens and antimicrobial susceptibility profiles in critically ill patients with bloodstream infections: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surveillance of antimicrobial resistance is vital to guiding empirical treatment of infections. Collating and reporting routine data on clinical isolate testing may offer more timely information about resistance patterns than traditional surveillance network methods. Methods: Using routine microbiology testing data collected from the Bacteremia Antibiotic Length Actually Needed for Clinical Effectiveness retrospective cohort study, we conducted a descriptive secondary analysis among critically ill patients in whom bloodstream infections had been diagnosed in 14 intensive care units (ICUs) in Canada. The participating sites were located within tertiary care teaching hospitals and represented 6 provinces and 10 cities. More than 80% of the study population was accrued from 2011-2013. We assessed the epidemiologic features of the infections and corresponding antimicrobial susceptibility profiles. Susceptibility testing was done according to Clinical Laboratory Standards Institute guidelines at accredited laboratories. Results: A total of 1416 pathogens were isolated from 1202 patients. The most common organisms were Escherichia coli (217 isolates [15.3%]), Staphylococcus aureus (175 [12.4%]), coagulase-negative staphylococci (117 [8.3%]), Klebsiella pneumoniae (86 [6.1%]) and Streptococcus pneumoniae (85 [6.0%]). The contribution of individual pathogens varied by site. For 13 ICUs, gram-negative susceptibility rates were high for carbapenems (95.4%), tobramycin (91.2%) and piperacillin-tazobactam (90.0%); however, the proportion of specimens susceptible to these agents ranged from 75.0%-100%, 66.7%-100% and 75.0%-100%, respectively, across sites. Fewer gram-negative bacteria were susceptible to fluoroquinolones (84.5% [range 64.1%-97.2%]). A total of 145 patients (12.1%) had infections caused by highly resistant microorganisms, with significant intersite variation (range 2.6%-24.0%, χ2 = 57.50, p < 0.001). Interpretation: We assessed the epidemiologic features of bloodstream infections in a geographically diverse cohort of critically ill Canadian patients using routine pathogen and susceptibility data extracted from readily available microbiology testing databases. Expanding data sharing across more ICUs, with serial measurement and prompt reporting, could provide much-needed guidance for empiric treatment for patients as well as system-wide prevention methods to limit antimicrobial resistance.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».