Antibiotic Exposure and Risk of Community-associated Clostridium difficile infection (CA-CDI): A Self-Controlled Case Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background CA-CDI accounts for up to 50% of all CDIs. Case–control studies (CCS) have been used to estimate the odds ratio (OR) of CA-CDI associated with antibiotic exposure. These ORs demonstrate significant heterogeneity across studies. Unlike CCS, a self-controlled case series (SCCS) design can be used to control for all time-invariant confounders leading to less biased effect estimates. Methods Adults (≥18 years) registered (N = 139,670) with the Barrie and Community Family Health Team (BCFHT) were included in the study. Cases were defined as any patient with an incident case of CA-CDI and ≥1 antibiotic exposure occurring between January 1, 2011 and December 31, 2016. The SCCS model was used to estimate the association between antibiotic exposure and CA-CDI. The SCCS model yields estimates of the relative incidence rate of CA-CDI in exposure periods relative to non-exposure periods within a case. Exposure periods were defined as starting two days after any antibiotic prescription and ending 60 days later. Multiple exposure periods and time-varying confounders due to calendar year were included in the final model. The relative incidence rate ratio (IRR) was estimated using conditional poisson regression analysis. Proton pump inhibitor (PPI) use was included as an effect modifier. Antibiotics were divided into high-risk (fluoroquinolone, clindamycin, and cephalosporin) and low-risk exposures. Research ethics approval was obtained from the BFCHT research ethics board. Results Among 544 total CDI cases, N = 189 CA-CDI cases met the inclusion criteria. Any antibiotic exposure increases the risk by ≥2-fold, with no difference observed between high and low-risk groups (IRR=1.11, 95% CI 0.53–2.36) (Table 1). Conclusion Antibiotic exposure increases the risk of CA-CDI, with IRR estimates similar to those observed for healthcare-associated-CDI. This, along with the control of all time-invariant confounders by the SCCS method suggests a less biased effect estimate previously reported from CCS. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».