Real-life experience with IV fosfomycin in Canada: Results from the Canadian LEadership on Antimicrobial Real-life usage (CLEAR) registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Data on the use of intravenous (IV) fosfomycin in Canada are limited. Using data captured by the Canadian LEadership on Antimicrobial Real-life usage (CLEAR) registry, we report the use of IV fosfomycin in Canadian patients. METHODS: (https://rcsurvey.radyfhs.umanitoba.ca/surveys/?s=F7JXNDFXEF) to facilitate clinicians' entering of details associated with their clinical experiences using IV fosfomycin. RESULTS: Data were available for 59 patients treated with IV fosfomycin. The most common infections treated were: bacteraemia or sepsis (25.4% of patients), complicated urinary tract infection (20.3%), ventilator-associated bacterial pneumonia (18.6%), and hospital-acquired pneumonia (13.6%). IV fosfomycin was used to treat Gram-negative (88.1%) and Gram-positive (10.2%) infections. The most common pathogens treated were carbapenem-resistant Enterobacterales (44.1%), multidrug-resistant Pseudomonas aeruginosa (18.6%), vancomycin-resistant Enterococcus faecium (5.1%), and methicillin-resistant Staphylococcus aureus (3.4%). IV fosfomycin was primarily used due to resistance to initially prescribed therapies (69.5%), frequently in combination with other agents (86.4%). Microbiological success (eradication/presumed eradication) occurred in 77.4% of patients, and clinical success (clinical cure/improvement) occurred in 62.5%. Overall, 15.3% of patients died because of their infection. Adverse effects were not documented in 73.1% of patients, and no patient discontinued therapy because of an adverse effect. CONCLUSIONS: In Canada, IV fosfomycin is used primarily as directed therapy to treat a variety of severe infections caused by Gram-negative and Gram-positive bacteria. It is primarily used in patients infected with bacteria resistant to other agents and as part of combination therapy. Its use is associated with relatively high microbiological and clinical cure rates, and it has an excellent safety profile.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».