Antibiotic de-escalation in patients with pneumonia in the intensive care unit: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES OF THE REVIEW: Antibiotic de-escalation is part of an antibiotic stewardship strategy to achieve adequate therapy for infections while avoiding the prolonged use of broad-spectrum antibiotics. However, there is a paucity of clinical evidence on the clinical impact of this strategy in pneumonia patients in the intensive care unit (ICU). This review aimed to evaluate the impact of antibiotic de-escalation therapy for adult patients diagnosed with pneumonia in the ICU. METHODS USED TO CONDUCT THE REVIEW: This review was conducted in accordance with the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) recommendation. Electronic databases including MEDLINE, CINAHL, PubMed, Embase, Cochrane Databases and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched up to March 2017 for relevant trials. The methodological quality of included trials was assessed by using a modified version of the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale for Case-Control and Cohort Studies. A meta-analysis was conducted using the random-effect model to combine the rate of mortality and length of stay outcomes. FINDINGS OF THE REVIEW: Nine observational trials involving 2128 patients were considered eligible for inclusion. Although based on low quality evidence, there was a statistically significant difference in favour of the impact of de-escalation on hospital stay but not mortality (MD -5.96 days; 95% CI -8.39 to -3.52). INTERPRETATIONS AND IMPLICATIONS OF THE FINDINGS: This review highlights the need for more rigorous studies to be carried out before a firm conclusion on the benefit of de-escalation therapy is supported.
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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 | 0,015 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».