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Enregistrement W3093126211 · doi:10.3390/antibiotics9100707

Is Antimicrobial Dosing Adjustment Associated with Better Outcomes in Patients with Severe Obesity and Bloodstream Infections? An Exploratory Study

2020· article· en· W3093126211 sur OpenAlexaff
Stéphanie Sirard, Claire Nour Abou Chakra, Marie‐France Langlois, Julie Perron, Alex Carignan, Louis Valiquette

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDosingBacteremiaAntimicrobialSepsisLogistic regressionInternal medicineIntensive care unitObesityHemodialysisBlood urea nitrogenIntensive care medicineRenal functionAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of adjusted treatment on clinical outcomes in patients with severe obesity is unclear. This study included adults with severe obesity admitted for bloodstream infections between 2005 and 2015. The patients were grouped according to the percentage of the appropriateness of the dosage of their antimicrobial treatment: 80-100% = good, 20-79% = moderate, and 0-19% = poor. The association between antimicrobial adjustment and a composite of unfavourable outcomes [intensive care unit stay ≥72 h, duration of sepsis >3 days, length of stay ≥7 days or all-cause 30-day mortality] was assessed using logistic regression. Of 110 included episodes, the adjustment was rated good in 47 (43%) episodes, moderate in 31 (28%), and poor in 32 (29%). Older age, Pitt bacteremia score ≥2, sepsis on day 1, and infection site were independent risk factors for unfavourable outcomes. The level of appropriateness was not associated with unfavourable outcomes. The number of antimicrobials, consultation with an infectious disease specialist, blood urea nitrogen 7-10.9 mmol/L, and hemodialysis were significantly associated with adjusted antimicrobial dosing. While the severity of the infection had a substantial impact on the measured outcomes, we did not find an association between dosing optimization and better outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,561

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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