#74: Development of a Solid-Organ Transplant-Specific Antibiogram in a Tertiary Pediatric Hospital in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Solid-organ transplant (SOT) patients are more vulnerable to infections by antimicrobial-resistant organisms (AROs) because of their hospital exposure, compromised immune systems, and antimicrobial exposure. Therefore, it may be useful for transplant facilities to create transplant-specific antibiograms to direct empirical antimicrobial regimens and monitor trends in antimicrobial resistance. Methods SOT (i.e., lung, liver, renal, and heart) antibiograms were created using antimicrobial susceptibility data on isolates from 2012 to 2018 at The Hospital for Sick Children, a tertiary pediatric hospital and transplant center in Toronto, Ontario. The Clinical Laboratory Standards Institute (CLSI) guidelines were followed to generate the antibiograms. The first clinical isolate of a species from a patient in each year was included irrespective of body site; duplicates were eliminated and surveillance cultures were excluded. Results from 2 years of data were pooled on a rolling basis to achieve an adequate sample size in both SOT and hospital-wide antibiogram. The SOT antibiogram was then compared with the hospital-wide antibiogram of the compatible 2 pooled years from 2012 to 2018. For subgroup analyses in the SOT population, organ-specific antibiograms and transplant timing-specific antibiograms (pretransplant, post-transplant <1 year, and post-transplant ≥1 year) between transplant and sample collection dates were analyzed. All proportions were compared using the χ 2 test. Results The top 5 organisms in one (2 year) analysis period of the SOT antibiogram were Escherichia coli (n = 29), Staphylococcus aureus (n = 28), Pseudomonas aeruginosa (n = 20), Enterobacter cloacae complex (n = 18), and Klebsiella pneumoniae (n = 17). For E.coli, susceptibility in the SOT antibiogram was significantly lower than those in the hospital-wide antibiogram in 2017/2018 for ampicillin (27% vs. 48%; P = 0.015), piperacillin/tazobactam (55% vs. 87%; P < 0.001), cefotaxime (59% vs. 88%; P < 0.001), ciprofloxacin (71% vs. 87%; P = 0.007) and cotrimoxazole (41% vs. 69%; P < 0.001), but not significantly different for gentamicin (94% vs. 91%; P = 0.490), tobramycin (88% vs. 90%; P = 0.701) and amikacin (100% vs. 99%; P = 0.558). These findings were consistent throughout the study period in E.coli. There was no statistically significant difference between the SOT and hospital-wide antibiograms for other organisms. There were no significant differences in susceptibility between organ-specific antibiograms or transplant timing-specific antibiograms in 2012–2018. Conclusions We found that E.coli from the SOT population had a significantly lower sensitivity to all antimicrobials, except aminoglycosides, compared with those from the hospital-wide population. Other organisms had similar susceptibility to the hospital-wide population. Developing a SOT antibiogram will assist in revising and improving empiric treatment guidelines for this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».