Fixed versus individualized treatment for five common bacterial infectious syndromes: a survey of the perspectives and practices of clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditionally, bacterial infections have been treated with fixed-duration antibiotic courses; however, some have advocated for individualized durations. It is not known which approach currently predominates. Methods: We conducted a multinational clinical practice survey asking prescribers their approach to treating skin and soft tissue infection (SSTI), community-acquired pneumonia (CAP), pyelonephritis, cholangitis and bloodstream infection (BSI) of an unknown source. The primary outcome was self-reported treatment approach as being fully fixed duration, fixed minimum, fixed maximum, fixed minimum and maximum, or fully individualized durations. Secondary questions explored factors influencing duration of therapy. Multivariable logistic regression with generalized estimating equations was used to examine predictors of use of fully fixed durations. Results: Among 221 respondents, 170 (76.9%) completed the full survey; infectious diseases physicians accounted for 60.6%. Use of a fully fixed duration was least common for SSTI (8.5%) and more common for CAP (28.3%), BSI (29.9%), cholangitis (35.7%) and pyelonephritis (36.3%). Fully individualized therapy, with no fixed minimum or maximum, was used by only a minority: CAP (4.9%), pyelonephritis (5.0%), cholangitis (9.9%), BSI (13.6%) and SSTI (19.5%). In multivariable analyses, a fully fixed duration approach was more common among Canadian respondents [adjusted OR (aOR) 1.76 (95% CI 1.12-2.76)] and for CAP (aOR 4.25, 95% CI 2.53-7.13), cholangitis (aOR 6.01, 95% CI 3.49-10.36), pyelonephritis (aOR 6.08, 95% CI 3.56-10.39) and BSI (aOR 4.49, 95% CI 2.50-8.09) compared with SSTI. Conclusions: There is extensive practice heterogeneity in fixed versus individualized treatment; clinical trials would be helpful to compare these approaches.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».