A Sepsis Treatment Algorithm to Improve Early Antibiotic De-escalation While Maintaining Adequacy of Coverage (Early-IDEAS): A Prospective Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Empiric antibiotic treatment selection should provide adequate coverage for potential pathogens while minimizing unnecessary broad-spectrum antibiotic use. We sought to pilot a rule- and model-based early sepsis treatment algorithm (Early-IDEAS) to make optimal individualized antibiotic recommendations. Methods The Early-IDEAS decision support algorithm was derived from previous Gram-negative and Gram-positive prediction rules and models. The Gram-negative prediction consists of multiple parametric regression models which predict the likelihood of susceptibility for each commonly used antibiotic for Gram-negative pathogens, based on epidemiologic predictors and prior culture results and recommends the narrowest spectrum agent that exceeds a predefined threshold of adequate coverage. The Gram-positive rules direct the addition or cessation of vancomycin based on prior culture results. We applied the algorithm to prospectively identified consecutive adults within 24-hours of suspected sepsis. The primary outcome was the proportion of patients for whom the algorithm recommended de-escalation of the primary antibiotic regimen. Secondary outcomes included: (1) the proportion of patients for whom escalation was recommended; (2) the number of recommended de-escalation steps along a pre-specified antibiotic cascade; and (3) the adequacy of therapy in the subset of patients with culture-confirmed infection. Results We screened 578 patients, of whom 107 eligible patients with sepsis were included. The Early-IDEAS treatment recommendation was informed by Gram-negative models in 76 (71%) of patients, Gram-positive rules in 66 (61.7%), and local guidelines in 27 (25%). Antibiotic de-escalation was recommended by the algorithm in almost half of all patients (n=50, 47%), no treatment change was recommended in 48 patients (45%), and escalation was recommended in 9 patients (8%). Amongst the patients where de-escalation was recommended, the median number of steps down the a priori antibiotic treatment cascade was 2. Among the 17 patients with relevant culture-positive blood stream infection, the clinician prescribed regimen provided adequate coverage in 14 (82%) and the algorithm recommendation would have provided adequate coverage in 13 (76%), p=1. Among the 25 patients with positive relevant (non-blood) cultures, the clinician prescribed regimen provided adequate coverage in 22 (88%) and the algorithm recommendation would have provided adequate coverage in 21 (84%), p=1. Conclusions An individualized decision support algorithm in early sepsis could lead to substantial antibiotic de-escalation without compromising adequate antibiotic coverage.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».