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Enregistrement W2982087060 · doi:10.1093/ofid/ofz360.235

160. Could Reducing Time to Bacterial Identification From Positive Blood Cultures Improve Outcomes in Bacteremic Patients?

2019· article· en· W2982087060 sur OpenAlexaffabout
Jessica D. Forbes, Reem Haj, Linda R. Taggart, Ramzi Fattouh, Elizabeth Leung, Jan O. Friedrich, Larissa Matukas

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlood cultureMedicineAntimicrobial stewardshipAntibioticsSepsisIdentification (biology)SpecialtyBacteremiaIntensive care medicineAntibiotic StewardshipClinical microbiologySeptic shockEmergency medicineInternal medicineMicrobiologyFamily medicineAntibiotic resistanceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Survival of patients with septic shock is dependent on the timing of effective antibiotic administration. The initial notification by the microbiology lab of a positive blood culture is a key factor in improving patient outcomes. It can take >24 hours to definitively identify bacteria from positive blood cultures. Accordingly, we employed rapid organism identification and studied the impact of this on patient management from a quality improvement perspective. Methods Rapid organism identification was performed for bacteremic patients admitted to an ICU at St. Michael’s Hospital in Toronto, ON, by creating a pellet from positive blood culture bottles using a lysis centrifugation technique. MALDI-TOF was then used to obtain an organism identification. The microbiology lab verbally notified the ward clerk of the identification and surveys were conducted with treating physicians within 24–48 hours to evaluate the downstream impact of the rapid identification including changes to antibiotics, diagnostic testing, central line management and requests for specialty consultations. Results Between January 28 and April 28, 2019, 17 rapid blood culture results were included for study. When asked how physicians received the result, in 7 cases the physician did not remember; other responses included microbiology report (2), nurse (2), pharmacist (1), antimicrobial stewardship or lab (1), on-call team (1) and residents (1). Antibiotics were adjusted in 13 patients; 3 of which may have changed antibiotics for reasons other than the organism identification. Reasons for not changing therapy include: appropriate empiric treatment, likely contaminants, or physician not being notified of the result. In 5 cases, all antibiotics were discontinued, in another 2 cases the antibiotics were broadened and a further 5 narrowed to cover the organism; the remaining 5 continued the same empiric therapy. Repeat blood cultures were obtained for 5 cases, follow-up imaging in 5 cases and lines were changed/removed in 5 cases. Consultation was requested for 7 cases. Conclusion Based on preliminary data, rapid organism identification shows promise of improved patient management with line removal and antibiotics adjustments occurring 1 day sooner with rapid results. Disclosures All authors: No reported disclosures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0080,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,245 · 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'admission2
Résumé présentoui

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