Comparison of Predictors and Mortality Between Bloodstream Infections Caused by ESBL-Producing <i>Escherichia coli</i> and ESBL-Producing <i>Klebsiella pneumoniae</i>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVETo compare the epidemiology, clinical characteristics, and mortality of patients with bloodstream infections (BSI) caused by extended-spectrum β-lactamase (ESBL)-producing Escherichia coli (ESBL-EC) versus ESBL-producing Klebsiella pneumoniae (ESBL-KP) and to examine the differences in clinical characteristics and outcome between BSIs caused by isolates with CTX-M versus other ESBL genotypesMETHODSAs part of the INCREMENT project, 33 tertiary hospitals in 12 countries retrospectively collected data on adult patients diagnosed with ESBL-EC BSI or ESBL-KP BSI between 2004 and 2013. Risk factors for ESBL-EC versus ESBL-KP BSI and for 30-day mortality were examined by bivariate analysis followed by multivariable logistic regression.RESULTSThe study included 909 patients: 687 with ESBL-EC BSI and 222 with ESBL-KP BSI. ESBL genotype by polymerase chain reaction amplification of 286 isolates was available. ESBL-KP BSI was associated with intensive care unit admission, cardiovascular and neurological comorbidities, length of stay to bacteremia >14 days from admission, and a nonurinary source. Overall, 30-day mortality was significantly higher in patients with ESBL-KP BSI than ESBL-EC BSI (33.7% vs 17.4%; odds ratio, 1.64; P=.016). CTX-M was the most prevalent ESBL subtype identified (218 of 286 polymerase chain reaction-tested isolates, 76%). No differences in clinical characteristics or in mortality between CTX-M and non-CTX-M ESBLs were detected.CONCLUSIONSClinical characteristics and risk of mortality differ significantly between ESBL-EC and ESBL-KP BSI. Therefore, all ESBL-producing Enterobacteriaceae should not be considered a homogeneous group. No differences in outcomes between genotypes were detected.CLINICAL TRIALS IDENTIFIERClinicalTrials.gov. Identifier: NCT01764490.Infect Control Hosp Epidemiol 2018;39:660-667.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».