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Enregistrement W2948003262 · doi:10.1093/pch/pxz066.134

135 Time to positivity of neonatal blood cultures: Is it time to question the 48-hour empiric antibiotic rule?

2019· article· en· W2948003262 sur OpenAlexaboutno aff
Karlee Jones, Souvik Mitra, Michael O’Dea, Beth McDougall, Kathryn Slayter, Jeannette Comeau

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceMedicineMedia studiesSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empiric antibiotic therapy for suspected sepsis is a common practice in neonatal intensive care units (NICU). While standard practice is to discontinue antibiotic therapy when blood cultures remain negative after 48 hours, it remains unclear whether this is the true time range to positivity of blood cultures in the neonatal population across all gestational ages. Gaining an empirical understanding of the time required to detect organisms implicated in neonatal sepsis may allow for a reduction of antibiotic exposure in non-septic neonates. The objectives of this study were to determine (1) the time required for neonatal blood cultures for suspected sepsis to become positive; (2) the proportion of cultures that become positive 24 hours or greater after collection; (3) differences between time to positivity for early versus late onset sepsis and; (4) perinatal and neonatal factors related to time to positivity of blood culture. This was a retrospective observational study of blood cultures drawn in neonates within the first 30 days of life with initiation of empiric antibiotic therapy between January 1, 2013 to December 31, 2017 at a level III Canadian NICU. Blood cultures drawn after initiation of antibiotic therapy were excluded. Data was analyzed using descriptive statistics, chi-square and student t-tests to examine differences between characteristics of early versus late onset sepsis, and multivariable logistic regression analyses to examine the relationship between select perinatal and neonatal variables on time to blood culture positivity. This research was approved by the institutional Research Ethics Board. A total of 2213 blood cultures were drawn during the study period. 125 positive blood cultures (5.6%) were identified, out of which 20 were deemed as likely contaminant and hence excluded from the analysis. The median time to positivity of blood cultures was 15 hours (Interquartile range 10–22.3 hours). 22% of positive cultures and 1% of all cultures drawn became positive after 24 hours. Only 8% of the positive cultures were positive after 48 hours. Time to positivity of blood cultures did not differ significantly between suspected early onset sepsis versus late onset sepsis (p=0.75). In the logistic regression analysis that included gestational age, clinical chorioamnionitis, timing of sepsis onset, isolated organism, pre-treatment platelet count, and C-reactive protein, only gestational age was significantly inversely associated with time to positivity (Î2=-1.31; p=0.01). Results suggest that with the 48-hour empiric antibiotic rule, a large number of neonates potentially receive unnecessary doses of antibiotics as only 1% of all blood cultures become positive after 24 h. A shorter duration of empiric antibiotic therapy may be considered to reduce unnecessary antibiotic exposure in neonates and development of antibiotic resistance in the NICU.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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