Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To determine whether excess weight is associated with antibiotic treatment failure (ATF) and if this may be due to a lack of weight-based dosing.Methods: Using a historical cohort study design, data linked to Quebec administrative databases were available for 18 014 consenting patients randomly sampled from the 1992 and 1998 Santé Québec Health surveys (response rate 85%). Selected patients were within the normal weight, overweight and obese weight classes aged 20–79 years, receiving at least one episode of antibiotic therapy from the health survey date to December 2005. ATF was measured via secondary antibiotic prescriptions or additional hospitalizations for infections within the month following initial therapy for each participant. The antibiotic daily dose (DD) and daily dose to body mass index (DD:BMI) ratios were computed for those receiving an oral antibiotic prescription. Logistic regression was performed to determine whether overweight and/or obesity as well as dosing factors (e.g. DD:BMI) were significant predictors of ATF, while one-way ANOVA with Tukey-Kramer adjustment for multiple comparisons was used to determine if DD:BMI ratios differed significantly across weight groups, reflecting a lack of weight-based dosing. Results: Of the 6 179 patients selected, 828 (13.4%) had an ATF event during the outcome assessment period. Obesity was found to be a significant predictor of ATF with an OR of 1.26 (95% CI 1.03-1.52), after adjusting for other potential confounders including sociodemographic, and antibiotic-related factors (e.g. MRSA and history of antibiotic use). The antibiotic DD:BMI ratio means differed significantly between weight groups, where means decreased with increasing BMI. When included in the ATF predictive model along with other previous confounding factors, the DD:BMI variable was significant (p-value of 0.03) with a modest adjusted OR of 1.004 (95% CI 1.000-1.007). Conclusions: Obesity is a significant predictor of ATF and this association is likely due to the current “one size fits all” dosing strategy. Findings may encourage further research in the field of pharmacokinetics and family medicine to find a means of standardizing current antibiotic dosing guidelines for weight as well as implementing weight-based dosing in family practice.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».