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Enregistrement W2974219676 · doi:10.7326/m19-1696

Blood Culture Results Before and After Antimicrobial Administration in Patients With Severe Manifestations of Sepsis

2019· article· en· W2974219676 sur OpenAlexafffundabout
Matthew P. Cheng, Robert Stenstrom, Katryn Paquette, Sarah Stabler, Murtaza Akhter, Adam C Davidson, Marko Gavric, Alexander Lawandi, Rehman Jinah, Zahid A. Saeed, Koray Demir, Kelly Huang, Amirali Mahpour, Chris Shamatutu, Chelsea Caya, J Troquet, Gregory Clark, Cédric P. Yansouni, David Sweet

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensVancouver General HospitalMcGill University Health CentreMontreal Children's HospitalLondon Health Sciences CentreLions Gate HospitalSt. Paul's HospitalCentre for Advancing Health OutcomesMcGill UniversitySurrey Memorial HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Coastal HealthFonds de Recherche du Québec - SantéVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésMedicineInterquartile rangeBlood cultureSepsisAntimicrobialInternal medicineBacteremiaBlood pressureGastroenterologyAntibioticsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Administering antimicrobial agents before obtaining blood cultures could potentially decrease time to treatment and improve outcomes, but it is unclear how this strategy affects diagnostic sensitivity. Objective: To determine the sensitivity of blood cultures obtained shortly after initiation of antimicrobial therapy in patients with severe manifestations of sepsis. Design: Patient-level, single-group, diagnostic study. (ClinicalTrials.gov: NCT01867905). Setting: 7 emergency departments in North America. Participants: Adults with severe manifestations of sepsis, including systolic blood pressure less than 90 mm Hg or a serum lactate level of 4 mmol/L or more. Intervention: Blood cultures were obtained before and within 120 minutes after initiation of antimicrobial treatment. Measurements: Sensitivity of blood cultures obtained after initiation of antimicrobial therapy. Results: Of 3164 participants screened, 325 were included in the study (mean age, 65.6 years; 62.8% men) and had repeated blood cultures drawn after initiation of antimicrobial therapy (median time, 70 minutes [interquartile range, 50 to 110 minutes]). Preantimicrobial blood cultures were positive for 1 or more microbial pathogens in 102 of 325 (31.4%) patients. Postantimicrobial blood cultures were positive for 1 or more microbial pathogens in 63 of 325 (19.4%) patients. The absolute difference in the proportion of positive blood cultures between pre- and postantimicrobial testing was 12.0% (95% CI, 5.4% to 18.6%; P < 0.001). Sensitivity of postantimicrobial culture was 52.9% (CI, 42.8% to 62.9%). When the results of other microbiological cultures were included, microbial pathogens were found in 69 of 102 (67.6% [CI, 57.7% to 76.6%]) patients. Limitation: Only a proportion of screened patients were recruited. Conclusion: Among patients with severe manifestations of sepsis, initiation of empirical antimicrobial therapy significantly reduces the sensitivity of blood cultures drawn shortly after treatment initiation. Primary Funding Source: Vancouver Coastal Health, St. Paul's Hospital Foundation Emergency Department Support Fund, the Fonds de recherche Santé-Québec, and the Maricopa Medical Foundation.

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)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations222
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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