Exploration de l’association possible entre la consommation d’antibiotiques et l’émergence de résistance dans un centre hospitalier universitaire mère-enfant
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : L’émergence de résistances aux antibiotiques a contribué à créer des bactéries multirésistantes, et ceci constitue une préoccupation majeure. Objectifs : L’objectif principal était d’explorer l’association possible entre la consommation d’antibiotiques et l’émergence de résistance dans un centre hospitalier universitaire mère-enfant. Méthode : Il s’agit d’une étude rétrospective menée dans un centre hospitalier universitaire. Des couples antibiotique-bactérie ont été établis, en tenant compte du nombre d’isolats, de l’utilisation réelle d’antibiotique et de la pertinence clinique des couples. Pour chaque couple, une comparaison de deux variables (consommation d’antibiotiques et pourcentage de résistance) a été quantifiée par un coefficient de Pearson. Trois analyses ont été considérées : sans décalage entre les données d’utilisation et de résistance, décalage d’un an et décalage de deux ans. Résultats : Trente couples ont été sélectionnés en hémato-oncologie et 18 couples en néonatologie. En hémato-oncologie, six couples avaient une corrélation positive (Pearson > 0,7), deux couples impliquant le méropénem, deux la ceftazidime et deux la pipéracilline-tazobactam. Dans trois cas, la corrélation s’observe sans décalage entre les données de consommation et de résistance. En néonatologie, trois couples avaient une corrélation positive, un impliquant la vancomycine, un la cloxacilline et un le méropénem. Conclusions : Il est possible d’explorer l’association qui peut exister entre la consommation d’antibiotiques et l’émergence de résistance dans un centre. L’approche exploratoire reposait sur un traitement manuel des données. Il pourrait être intéressant d’envisager une approche systématique continue permettant la production automatique de corrélations. ABSTRACT Background: The emergence of antibiotic resistance has contributed to the development of multidrug-resistant bacteria, which is a major concern. Objectives: The primary objective was to explore the possible association between antibiotic use and the emergence of resistance in a mother-child university hospital. Method: This retrospective study was conducted in a university hospital centre. Antibiotic-bacteria pairs were established, taking into account the number of isolates, actual antibiotic use, and clinical relevance. For each pair, a comparison of 2 variables (antibiotic utilization and rate of resistance) was quantified with the Pearson coefficient. Three analyses were conducted: no lag between utilization and resistance, 1-year lag, and 2-year lag. Results: Thirty antibiotic-bacteria pairs were selected from hematology-oncology and 18 from neonatology. In hematology-oncology, 6 pairs had a positive correlation (Pearson coefficient > 0.7): 2 pairs involving meropenem, 2 involving ceftazidime, and 2 involving piperacillin-tazobactam. In 3 of these cases, there was no lag between consumption of antibiotics and presence of resistance. In neonatology, 3 antibiotic-bacteria pairs had a positive correlation, 1 each involving vancomycin, cloxacillin, and meropenem. Conclusions: It is possible to explore the potential association between consumption of antibiotics and emergence of resistance in a particular centre. Our exploratory approach was based on manual data processing. It would be interesting to consider a continuous systematic approach, allowing automatic generation of correlations.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».