Using MRSA Screening Tests to Predict Methicillin Resistance in Staphylococcus aureus Bacteremia
Notice bibliographique
Résumé
Background. Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) is a clinically significant pathogen for which empiric therapy is often given. However, vancomycin overuse can be associated with significant harm such as nephrotoxicity and increase in healthcare costs. We hypothesized that MRSA screening results could predict methicillin resistance in S. aureus bacteremia prior to final antibiogram result, and curtail inappropriate vancomycin use. Methods. We reviewed S. aureus bloodstream infections over a 5-year period at 2 adult tertiary care hospitals at the McGill University Health Center, and determined if MRSA bacteremia could be predicted based on screening swab results. We evaluated MRSA colonization in 3 ways: known MRSA carrier within 30 days of bacteremia (30-day criteria), known MRSA carrier at 30 days or more remotely (all-time criteria), and all patients at all time including those untested for MRSA colonization (inclusive criteria). Results. A negative screening swab within 30 days was done in 235 patients, and yielded negative predictive values of 90% and 95% if the prevalence of MRSA in Staphylococcus aureus bacteremia was less than 39.7% and 23.8% respectively. In such centers, empiric vancomycin could be deferred in most stable patients. Graphs of negative predictive values of screening test and their 95% confidence intervals as a function of MRSA bacteremia prevalence are included below. Results for the inclusive criteria were similar. Conversely, in patients with prior MRSA, the positive predictive value was above 50% even at low prevalence; hence, empiric vancomycin therapy would be appropriate. Conclusion. Known MRSA screening test results can help in avoiding unnecessary empiric vancomycin treatment and its complications in settings with low-moderate prevalence of MRSA bacteremia. Disclosures. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».