<i>Pseudomonas aeruginosa</i> infection in intensive care: Epidemiology, outcomes, and antimicrobial susceptibilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pseudomonas aeruginosa (PA) infection in the intensive care unit (ICU) contributes to substantial mortality. In this study, we describe the epidemiology, antimicrobial susceptibilities, and outcomes of ICU patients with pseudomonal infection. Methods: ICU patients with PA were identified and classified as colonized or infected. Infected patients were reviewed for source, patient characteristics, antimicrobial susceptibilities, appropriateness of empiric antimicrobial therapy, and 30-day mortality. Independent predictors of mortality were identified using multivariable logistic regression. Results: One hundred forty (71%) patients with PA were infected. Mean patient age was 55 (SD 18) years; 62% were male. Admission categories included medical (71%), surgical (20%), and trauma or neurological (9%). Mean Acute Physiology and Chronic Health Evaluation (APACHE) II score was 19 (SD 10). One hundred twenty-six (90%) patients were mechanically ventilated, 102 (73%) required vasopressors, and 27 (19%) received renal replacement; 32 (23%) died within 30 days. Infection was nosocomial in 101 (72%) cases. Sources were respiratory (66%), skin–soft tissue (11%), urinary (10%), blood (5%), surgical (5%), gastrointestinal (2%), or unknown (1%). Twenty (14%) isolates were multi-drug resistant; 6 (4%) were extensively drug resistant. Empiric antimicrobial therapy was effective in 97 (69%) cases. Liver disease (adjusted OR [aOR] 6.2, 95% CI 1.5 to 25.7; p = 0.01), malignancy (aOR 5.0, 95% CI 1.5 to 17.3; p = 0.01), and higher APACHE II score (aOR 1.1, 95% CI 1.0 to 1.1; p = 0.02) were independently associated with 30-day mortality. Conclusions: PA infection in ICU is most commonly respiratory and associated with substantial mortality. Existing malignancy, liver disease, and higher APACHE II score were independently associated with mortality.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».