Introducing the Escalation Antibiogram: A Simple Tool to Inform Changes in Empiric Antimicrobials in the Nonresponding Patient
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospital antibiograms guide initial empiric antibiotic treatment selections, but do not directly inform escalation of treatment among nonresponding patients. METHODS: Using gram-negative bacteremia as an exemplar condition, we sought to introduce the concept of an escalation antibiogram. Among episodes of gram-negative bacteremia between 2017 and 2020 from 6 hospitals in the Greater Toronto Area, we generated escalation antibiograms for each of 12 commonly used agents. Among organisms resistant to that antibiotic, we calculated the likelihood of susceptibility to each of the other 11 agents. In subgroup analyses, we examined escalation antibiograms across study years, individual hospitals, community versus hospital onset, and pathogen type. RESULTS: Among 6577 gram-negative bacteremia episodes, the likelihood of coverage was ampicillin 31.8%, cefazolin 62.7%, ceftriaxone 67.1%, piperacillin-tazobactam 72.5%, ceftazidime 74.1%, trimethoprim-sulfamethoxazole 74.4%, ciprofloxacin 77.1%, tobramycin 88.3%, gentamicin 88.8%, ertapenem 91.0%, amikacin 97.5%, and meropenem 98.2%. The escalation antibiograms revealed marked shifts in likelihood of coverage by the remaining 11 agents. For example, among ceftriaxone-resistant isolates, piperacillin-tazobactam susceptibility (21.2%) was significantly lower than trimethoprim-sulfamethoxazole (54.2%, P < .0001), ciprofloxacin (63.0%, P < .0001), ertapenem (73.4%, P < .0001), tobramycin (80.1%, P < .0001), gentamicin (82.8%, P < .0001), meropenem (94.3%, P < .0001), and amikacin (97.1%, P < .0001). Trimethoprim-sulfamethoxazole was the second-ranked agent in the meropenem escalation antibiogram (49.6%) and first in the amikacin escalation antibiogram (86.0%). Escalation antibiograms were consistent across 4 study years and 6 hospitals. CONCLUSIONS: Escalation antibiograms can be generated to inform empiric treatment changes in nonresponding patients. These tools can yield important insights such as avoiding the common maneuver of escalating from ceftriaxone to piperacillin-tazobactam in suspected gram-negative bacteremia.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».