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Enregistrement W2598786180 · doi:10.1093/cid/cix275

Reply to Hassoun et al

2017· letter· fr· W2598786180 sur OpenAlexaff
Daniel A. Sweeney, Michael Klompas, John Muscedere, Mark L. Metersky, André C. Kalil

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2017
Typeletter
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hassoun and colleagues question whether the hospital-acquired (HAP) and ventilator-associated pneumonia (VAP) guidelines recently published in Clinical Infectious Diseases were “fair and balanced” in their review of telavancin for the treatment of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) pneumonia [1, 2]. Our guideline panelists had substantial concerns about the evidence supporting the use of telavancin for MRSA HAP/VAP. The use of telavancin was based on 2 randomized, double-blind, industry-sponsored studies, the Assessment of Telavancin for Treatment of Hospital-Acquired Pneumonia (ATTAIN studies). These studies compared telavancin versus vancomycin for treatment of HAP/VAP. Despite enrolling 1532 patients overall, only 221 patients had MRSA HAP and only 69 patients had MRSA VAP [3, 4]. There was no difference between the telavancin and vancomycin groups in clinical cure, but there was a discrepancy in all-cause mortality between the 2 ATTAIN studies. The first study found higher mortality rates in patients randomized to telavancin (21.5% vs 16.6%; 95% confidence interval [CI] for difference, −.7% to 10.6%) whereas the second study did not (18.5% vs 20.6%; 95% CI for difference, −7.8% to 3.5%). Further analysis of both ATTAIN studies revealed a trend toward increased renal adverse events with discontinuation of therapy in the telavancin group (14 telavancin-treated patients [1.9%] and 7 vancomycin-treated patients [0.9%]), as well as higher mortality (14% [95% CI, −29.2 to 1]) among patients with creatinine clearance <30 mL/min who received telavancin. Our concerns echo those of the Food and Drug Administration panel that reviewed telavancin. The panel voted 9 − 6 against recommending telavancin as a first-line treatment and ultimately approved telavancin only “when alternative treatments are not suitable” [5]. Hassoun and colleagues cited a subgroup post hoc analysis suggesting that the increased mortality signal in patients randomized to telavancin was driven exclusively by inadequate treatment of Gram-negative pneumonias [6]. These types of subanalyses are at best hypothesis generating and should not be used to guide first-line clinical practice. It is not appropriate to overturn the primary analysis of randomized controlled trials in favor of a manufacturer-sponsored post hoc analysis of a small subset of the studies. To ensure that the guidelines are fair and balanced, we embraced current best practices when putting together our recommendations including the use of Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) methodology. The GRADE methodology explicitly encourages guideline writers to downgrade evidence for risk of imprecision, inconsistency, bias, and indirectness. The small number of patients with MRSA infections (especially MRSA VAP), the inconsistency in mortality signals between the 2 registration studies, the recourse to a subgroup post hoc analysis to explain the higher mortality rates in the telavancin group, and the availability of better studied alternatives such as vancomycin and linezolid are the reasons we did not recommend telavancin as first-line therapy for MRSA pneumonia. Potential conflicts of interest. As reported in the 2016 Guideline, M. L. M. reports that he has participated as an investigator in clinical trials related to bronchiectasis sponsored by Aradigm and Gilead. His employer has received remuneration for this work. Prior to beginning work on this Guideline, he served as a consultant and speaker for Pfizer. J. M. reports grants from Bayer Pharma, outside the submitted work. All other authors: no reported conflicts. All authors have submitted the ICMJE Form for Disclosure of Potential Conflicts of Interest. Conflicts that the editors consider relevant to the content of the manuscript have been disclosed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,1150,058
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,011

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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