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Enregistrement W3016034466 · doi:10.1093/cid/ciz713

Reply to Hughes et al

2019· letter· fr· W3016034466 sur OpenAlexaff
César I. Fernández-Lázaro, Bradley J. Langford, Kevin L. Schwartz

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2019
Typeletter
Languefr
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor—We thank Hughes et al [1] for their interest in our study [2] and thoughtful commentary on some of the important limitations in the clinical trials cited by Wald-Dickler and Spellberg [3]. One of these limitations, as aptly pointed out by Hughes et al, is that for patients to be randomized and therefore included in the trials, they had to demonstrate clinical improvement prior to randomization. Patients with cellulitis who are not improving by day 5 should clearly not be candidates for 5 days of therapy. Translating trial data into clinical practice is often challenging and “indication creep” can have serious consequences [4]. It is critical that clinicians appreciate the sometimes limited inclusion criteria when incorporating clinical trial data into their practice. Follow-up should be part of routine outpatient care, which allows clinicians to reassess the diagnosis in patients not improving, and advise stoppage of therapy for those improved. Reducing unnecessarily prolonged duration of antibiotic treatment can have a major impact for antimicrobial stewardship efforts. In a recent study by Pouwels et al [5], it was shown that an estimated 1.3 million excess antibiotic days are being used in the United Kingdom due to antibiotic durations beyond what is recommended in local guidelines. These excess days likely have real harms to patients and contribute to antibiotic resistance [6]. The majority of antibiotic courses dispensed in outpatient settings are prescribed for common respiratory conditions and uncomplicated urinary tract infections [7]. Although personalization of duration of therapy is important, the majority of patients presenting with these uncomplicated community-acquired infections can be treated with 7 days of therapy or less [8]. As a result, in our study we conservatively selected a threshold of 8 days to differentiate short-course from long-course treatment at a population level, recognizing that there will be occasional exceptions when longer courses are indeed required. In our study we observed high interphysician variability in the proportion of antibiotic treatment durations, with 35% of the antibiotic courses exceeding 8 days of treatment. The largest predictor of prolonged durations was the number of years since the physician graduated from medical school [2]. Certainly, a proportion of these longer duration prescriptions are appropriate; however, the variability and sheer volume suggest there is much room for improvement. We are not advocating for fixed short durations for all, but for a cultural change away from arbitrarily long fixed durations [9], utilizing the best available evidence to offer individualized patient care. We support the commentary by Hughes et al that a condition-specific approach is flawed and instead we need large pragmatic patient-centered trials evaluating the safety and efficacy of stopping antibiotics at predefined clinical endpoints, such as symptomatic improvement. In the meantime, we recommend that clinicians prescribe antibiotics for the shortest evidence-based duration of therapy and abandon the common misconception that patients need to “complete the entire course of antibiotics” even if they feel better [10]. Instead, our efforts should focus on ensuring clinicians and patients appreciate the risks of unnecessarily prolonged courses of antibiotic therapy. Potential conflicts of interest. The author: No reported conflicts of interest. All authors have submitted the ICMJE Form for Disclosure of Potential Conflicts of Interest. Conflicts that the editors consider relevant to the content of the manuscript have been disclosed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,1630,069
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,013

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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 présentnon

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