MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311614190 · doi:10.1093/ofid/ofac492.115

1649. Ceftolozane-Tazobactam or Ceftazidime-Avibactam Versus Best Available Therapy in the Treatment of Difficult-to-Treat Pseudomonas aeruginosa Infections: a Retrospective Comparative Effectiveness Analysis of 195 U.S. Hospitals, 2016–2020

2022· article· en· W4311614190 sur OpenAlexaff
Alexander Lawandi, Ahmed Ullah Mishuk, Christina Yek, Amy Yu, Xiaobai Li, Jeffrey R. Strich, Sadia Sarzynski, Sarah Warner, Sameer S. Kadri

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCeftazidime/avibactamCeftazidimePoisson regressionTazobactamAntibioticsPseudomonas aeruginosaIntensive care medicineRetrospective cohort studyPiperacillin/tazobactamAvibactamInternal medicineEmergency medicineAntibiotic resistancePiperacillinImipenemMicrobiologyPopulationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Infections due to Pseudomonas aeruginosa displaying difficult-to-treat resistance (DTR-PA) necessitate the use of sub-efficacious and/or toxic “reserve” antibiotics and are associated with considerable morbidity and mortality. Ceftazidime-avibactam (CAZ-AVY) and ceftolozane-tazobactam (CEF-TAZO) are novel ß-lactam/ß-lactamase inhibitors (BLBLI) that tend to retain in vitro activity against DTR-PA. However, little is known about their in vivo effectiveness compared to reserve agents. Methods Inpatients aged ≥ 18 years with ≥1 blood, urine, respiratory, or body fluid culture growing DTR-PA who received targeted therapy with either CAZ-AVY, CEF-TAZO, or Best-Available Therapy (BAT) were identified in the Premier Healthcare Database. Primary outcome was in-hospital mortality or discharge to hospice and secondary outcome was length of hospital stay (LOS) for survivors. The primary outcome was compared for CAZ-AVY vs CEF-TAZO and novel agents (CAZ-AVY or CEF-TAZO) vs BAT using overlap weighting and binomial regression with downstream adjustment controlling for patient and treatment characteristics. The secondary outcomes were compared using overlap weighting and poisson regression with downstream adjustment controlling for patient and treatment characteristics. Results Between 2016 and 2020, 1,552 patients with DTR-PA infections were identified at 105 hospitals, of which 202 (13.0%) were treated with CAZ-AVY, 906 (58.4%) with CEF-TAZO, and 444 (28.6%) with BAT. Patient characteristics were similar among treatment groups (Table 1, Table 2). Overall crude mortality was 15.5%. The adjusted risk of mortality was lower in patients treated with CAZ-AVI (12.5%, 95% CI 7.9–17.1) vs CEF-TAZO (18.8%, 95% CI 15.9–21.8) for a risk difference of 6.3% (95% 1.1–11.5, p = 0.02). The novel agents were not associated with a reduced mortality risk when collectively compared to BAT (risk difference -1.1%, 95% CI -5.4; 3.2%). LOS favoured novel agents and were comparable for CAZ-AVY and CEF-TAZO. Conclusion In this real-world observational study of patients with DTR-PA infections, the novel ß-lactam/ß-lactamase inhibitors were comparably effective against BAT, though the use of CAZ-AVY was associated with a reduced mortality compared to CEF-TAZO. Disclosures All Authors: No reported disclosures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Forum Infectious DiseasesMême sujetAntibiotic Resistance in BacteriaTravaux en français237 207