Measurement of antimicrobial resistance in the respiratory microbiota and antimicrobial use in nine intensive care units, using different definitions and indicators
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Using different indicators and definitions, the present study aimed to describe population antimicrobial use, as well as prevalence and incidence of clinically relevant antimicrobial resistances found in respiratory cultures performed in intensive care unit (ICU) patients. Results obtained with the various methodologies were then compared. METHODS: The present retrospective cohort study included all patients admitted to nine ICUs between April 2006 and March 2010. Prevalence and incidence of clinically relevant resistances in respiratory cultures were described and population antimicrobial use was measured using 10 different indicators based on dosage, duration of treatment, or exposure to antimicrobials. RESULTS: Indicators had variable sensitivity to detect time trends and differences among ICU types. However, the highest prevalence and incidence rates in respiratory isolates were in Staphylococcus aureus resistance to oxacillin (0.52% of ICU admissions and 6.57 acquisitions/10,000 patient-days) and coliforms resistance to piperacillin-tazobactam (0.44% and 7.80 acquisitions/10,000 patient-days). Cephalosporins, penicillins, and aminoglycosides were the most frequently prescribed antimicrobials, according to most indicators. CONCLUSIONS: Given the observed heterogeneity among indicators, one should consider referring to sets of indicators, allowing for the selection of indicators representing different aspects of antimicrobial use, resistance levels, and of patient case mix.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».