Antimicrobial resistance and mortality following E. coli bacteremia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global estimates suggest millions of deaths annually are associated with antimicrobial resistance (AMR) but these are generated from scarce data on the relative risk of death attributable to drug-resistant versus drug-sensitive infections. Methods: bloodstream infection in Ontario, Canada between 2017 and 2020, and measured 90 day mortality among those with resistant versus sensitive isolates for each of 8 commonly used antibiotic classes and a category of difficult to treat resistance (DTTR). We used multivariable logistic regression to calculate an adjusted odds of mortality associated with AMR, after accounting for patient demographics, comorbidities, and prior healthcare exposure. Findings: bloodstream infection, resistance was most common to aminopenicillins (46.8%), followed by first generation cephalosporins (38.8%), fluoroquinolones (26.5%), sulfonamides (24.1%), third generation cephalosporins (13.8%), aminoglycosides (11.7%), beta-lactam-beta-lactamase-inhibitors (9.1%) and carbapenems (0.2%). Only 18 (0.1%) episodes exhibited DTTR. For each antibiotic class, the unadjusted odds of mortality (OR) were higher among resistant isolates, but after accounting for patient characteristics the adjusted odds (aOR) of mortality were attenuated: aminopenicillins (OR 1.22, 95% CI 1.12-1.33; aOR 1.09, 95% CI 0.99-1.20), first generation cephalosporins (OR 1.24, 95% CI 1.14-1.35; aOR 1.07, 95% CI 0.97-1.18), third generation cephalosporins (OR 1.64, 95% CI 1.47-1.82; aOR 1.29, 95% CI 1.15-1.46), beta-lactam-beta-lactamase-inhibitors (OR 1.69, 95% CI 1.52-1.89, aOR 1.28, 95% CI 1.13-1.45), carbapenems (OR 3.11, 95% CI 1.52-6.34; aOR 2.06, 95% CI 0.91-4.66), sulfonamides (OR 1.19, 95% CI 1.07-1.31, aOR 1.06, 95% CI 0.95-1.18), fluoroquinolones (OR 1.49, 95% CI 1.36-1.64, aOR 1.16, 95% CI 1.05-1.29), aminoglycosides (OR 1.43, 95% CI 1.27-1.62; aOR 1.27, 95% CI 1.11-1.46), and DTTR (OR 3.71, 95% CI 1.46-9.41; aOR 2.58, 95% CI 0.87-7.66). Interpretation: bloodstream infection, particularly for resistance to classes commonly used as empiric treatment. Surveillance for AMR-associated mortality should incorporate adjustment for patient characteristics and prior healthcare utilization. Funding: This work was supported by a project grant from CIHR (grant number 159503). This study was also supported by ICES, which is funded by an annual grant from Ontario Ministry of Health and Long-Term Care (MOHLTC).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».