Real-world Time to Positivity of 2 Widely Used Commercial Blood Culture Systems in Patients With Severe Manifestations of Sepsis: An Analysis of the FABLED Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Of all microbiological tests performed, blood cultures have the most impact on patient care. Timely results are essential, especially in the management of sepsis. While there are multiple available blood culture systems on the market, they have never been compared in a prospective study in a critically ill population. Methods We performed an analysis of the FABLED study cohort to compare culture results and time to positivity (TTP) of 2 widely used blood culture systems: BacT/Alert and BACTEC. In this multisite prospective study, patients with severe manifestations of sepsis had cultures drawn before antibiotics using systematic enrollment criteria and blood drawing methodology allowing for minimization of pre-analytical biases. Results We enrolled 315 patients; 144 had blood cultures (47 positive) with BacT/Alert and 171 with BACTEC (53 positive). Patients whose blood cultures were processed using the BacT/Alert system were younger (median, 64 vs 70 years; P = .003), had a higher proportion of HIV (9.03% vs 1.75%; P = .008) and a lower qSOFA (P = .003). There were no statistically significant differences in the most commonly identified bacterial species. TTP was shorter for BACTEC (median [interquartile range {IQR}], 12.5 [10–14] hours) compared with BacT/Alert (median [IQR], 17 [14–21] hours; P < .0001). Conclusions In this large prospective multi-centre study comparing the two blood culture systems among patients with severe manifestations of sepsis, and using a rigorous pre-analytical methodology, the BACTEC system yielded positive culture results 4.5 hours earlier than BacT/Alert. These results apply to commonly isolated bacteria. However, our study design did not allow direct comparison of TTP for unusual pathogens nor of clinical sensitivity between systems. More research is needed to determine the clinical implications of this finding.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».