Empiric antibiotics for peripartum bacteremia: A chart review from a quaternary Canadian centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of empiric antibiotic protocols for peripartum bacteremia at a quaternary institution by describing incidence, microbial epidemiology, clinical source of infection, susceptibility patterns, and maternal and neonatal outcomes. METHODS: Retrospective chart review of peripartum patients with positive blood cultures between 2010 and 2018. RESULTS: The incidence of peripartum bacteremia was 0.3%. The most cultured organisms were Escherichia coli (51, 26.7%), Streptococcus spp. (52, 27.2%), and anaerobic spp. (35, 18.3%). Of the E. coli cases, 54.9% (28), 19.6% (10), and 19.6% (10) were resistant to ampicillin, first- and third-generation cephalosporins, respectively. Clinical sources of infection included intra-amniotic infection/endometritis (115, 67.6%), upper and/or lower urinary tract infection (23, 13.5%), and soft tissue infection (8, 4.7%). Appropriate empiric antibiotics were prescribed in 137 (83.0%) cases. There were 7 ICU admissions (4.2%), 18 pregnancy losses (9.9%), 9 neonatal deaths (5.5%), and 6 cases of neonatal bacteremia (3.7%). CONCLUSION: Peripartum bacteremia remains uncommon but associated with maternal morbidity and neonatal morbidity and mortality. Current empiric antimicrobial protocols at our site remain appropriate, but continuous monitoring of antimicrobial resistance patterns is critical given the presence of pathogens resistant to first-line antibiotics.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».