Bon usage des carbapénèmes en pédiatrie : évaluation des pratiques professionnelles
Notice bibliographique
Résumé
The increase of carbapenem resistance is a major health problem and improving the use of carbapenem is now crucial. Although the pediatric population is very specific, there still be a lack of data in children. The aim of this study was to assess the compliance of carbapenem prescriptions with guidelines in pediatrics.We carried out a retrospective study over a one-year period (2019) in our university hospital. All children admitted who received at least one dose of carbapenem were included. The use of carbapenem was considered as appropriate when concurrently approved by an infectious disease specialist (ID) or retrospectivly guidelines-concordant or retrospectively approved by two independent ID specialists, one trained in France, the other one trained in Canada. . As a secondary outcome, we analysed the review of carbapenem at 72 hours after initiation.We collected a total of 96 carbapenem prescriptions (80 (83%), 10 (10%) and 6 (6%) for meropenem, imipenem and ertapenem, respectively) in 75 patients (median age 46 months [IQR 4-115], 34 males). In 61 cases, a bacteria was isolated including 19 (29%) extended spectrum β-lactamases (ESBL)-producing Enterobacteriaceae, mostly Escherichia coli (n = 12, 63%) and Klebsiella pneumoniae (n = 6, 32%). Overall, most of carbapenem prescriptions were considered as appropriate at initiation (n = 89, 93%) whether there were empirical (n = 54, 70%) or culture-based (n = 18, 95%). The main reasons for carbapenem prescription according to the physician in charge were the unfavorable evolution while treated by another antibiotic (n=33, 34%), the presence of ESBLs-producing bacteria risk factors (n = 21, 21%), the degree of criticalness (n = 22, 23%) or the presence of neutropenia (n = 19, 20%). The treatments were stepped down at 72h in 31% of prescriptions.There was no alternative to carbapenem given the bacteriological documentation for 39% of prescriptions.We found that most of carpapenem prescriptions were considered as appropriate at initiation in a retrospective pediatric cohort. At 72h after initiation of carbapenem, around two thirds of prescriptions should have been improved with a step down strategy.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».