Why antibiotics should not be used to treat Shiga toxin-producing Escherichia coli infections
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: There has been much debate about treating Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) infections with antibiotics. No data convincingly demonstrate that antibiotics are better than no antibiotic treatment at all, and many studies suggest antibiotics increase the risk of developing the hemolytic uremic syndrome (HUS). This topic is timely, because emerging technology enables rapid identification of STEC-infected patients, and we anticipate questions about management will increase. This review is designed to familiarize readers with the series of observations that underlie our recommendations. RECENT FINDINGS: The long debate over antibiotics in STEC infections appears resolved by gradually accruing information that show that antibiotics do not benefit infected patients. In fact, they are associated with an increased likelihood of developing HUS. A meta-analysis published in 2016 demonstrated that low risk of bias studies find a clear association between antibiotic use and development of HUS. Subsequent publications do not refute these findings. SUMMARY: In high-income countries, antibiotics should not routinely be given to patients with acute diarrhea unless testing demonstrates a pathogen for which antibiotics are indicated, and STEC infection has been excluded. Future work to prevent HUS should focus on preventing primary infections, and mitigating extraintestinal consequences of STEC gut infections.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».