Minimum Duration of Antibiotic Treatment Based on Blood Culture in Rule Out Neonatal Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neonatologists usually wait 48 hours for blood culture results before deciding to discontinue antibiotics. The objective of the study was to analyze time to positive blood culture in rule out sepsis and estimate the minimum duration of antibiotics. METHODS: Retrospective analysis of blood culture at the Neonatal Intensive Care Unit, McMaster Children's Hospital (January 2004 to December 2013) using BacT/Alert® 3D microbial system was conducted. We calculated average time taken for blood culture samples to emit a positive signal and compared it between Gram-positive and Gram-negative organisms. Kaplan-Meier curves for time to detect positive culture were generated. A Cox proportional hazard regression model with the outcome variable "time to detect positive blood culture" and predictor variables "early-onset sepsis (EOS) versus late-onset sepsis (LOS)", "Gram-positive versus Gram-negative" and "definite versus possible pathogen versus contaminant" was generated. RESULTS: Of 7,480 blood cultures performed in 9,254 neonates, 885 samples grew microorganisms. 845 culture reports from 627 neonates were analyzed. Definite or opportunistic pathogens caused 815 (96%) infections (54 EOS and 791 LOS) and the rest were contaminants. Gram-negative organisms grew significantly faster than Gram-positive (P < 0.001). Cultures from EOS were positive significantly earlier than LOS (P = 0.032). Gram-negative status was an independent predictor of early detection of a positive culture (hazard ratio 3.5 [95% CI, 2.7-4.5] P < 0.001). CONCLUSION: The probability of positive blood culture beyond 24 hours for a Gram-negative organism is small. Empiric antimicrobial treatment can be reduced after 24 hours to target only Gram-positive organisms in LOS and can be stopped in EOS unless clinical or laboratory parameters strongly suggest sepsis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».