Antibiotic Use for Sepsis in Hospitalized Neonates in Botswana: Factors Associated with Guideline-Divergent Prescribing
Notice bibliographique
Résumé
In low- and middle-income countries, where antimicrobial access may be erratic and neonatal sepsis pathogens are frequently multidrug-resistant, empiric antibiotic prescribing practices may diverge from the World Health Organization (WHO) guidelines. This study examined antibiotic prescribing for neonatal sepsis at a tertiary referral hospital neonatal unit in Gaborone, Botswana, using data from a prospective cohort of 467 neonates. We reviewed antibiotic prescriptions for the first episode of suspected sepsis, categorized as early-onset (EOS, days 0-3) or late-onset (LOS, >3 days). The WHO prescribing guidelines were used to determine whether antibiotics were "guideline-synchronous" or "guideline-divergent". Logistic regression models examined independent associations between the time of neonatal sepsis onset and estimated gestational age (EGA) with guideline-divergent antibiotic use. The majority (325/470, 69%) were prescribed one or more antibiotics, and 31 (10%) received guideline-divergent antibiotics. Risk factors for guideline-divergent prescribing included neonates with LOS, compared to EOS (aOR [95% CI]: 4.89 (1.81, 12.57)). Prematurity was a risk factor for guideline-divergent prescribing. Every 1-week decrease in EGA resulted in 11% increased odds of guideline-divergent antibiotics (OR [95% CI]: 0.89 (0.81, 0.97)). Premature infants with LOS had higher odds of guideline-divergent prescribing. Studies are needed to define the causes of this differential rate of guideline-divergent prescribing to guide future interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».