Determinants of clinical response to empirical antibiotic treatment in patients with cirrhosis and bacterial and fungal infections—Results from the ICA “Global Study” (EABCIR-Global Study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The administration of an appropriate empirical antibiotic treatment is essential in cirrhosis and severe bacterial infections. We aimed to investigate the predictors of clinical response of empirical antibiotic treatment in a prospective cohort of patients with cirrhosis and bacterial and fungal infections included in the International Club of Ascites "Global Study." METHODS: Patients hospitalized with cirrhosis and bacterial/fungal infection were prospectively enrolled at 46 centers. Clinical response to antibiotic treatment was defined according to changes in markers of infection/inflammation, vital signs, improvement of organ failure, and results of cultures. RESULTS: From October 2015 to September 2016, 1302 patients were included at 46 centers. A clinical response was achieved in only 61% of cases. Independent predictors of lack of clinical response to empirical treatment were C-reactive protein (OR = 1.16; 95% CI = 1.02-1.31), blood leukocyte count (OR = 1.39;95% CI = 1.09-1.77), serum albumin (OR = 0.70; 95% CI = 0.55-0.88), nosocomial infections (OR = 1.96; 95% CI = 1.20-2.38), pneumonia (OR = 1.75; 95% CI = 1.22-2.53), and ineffective treatment according to antibiotic susceptibility test (OR = 5.32; 95% CI = 3.47-8.57). Patients with a lack of clinical response to first-line antibiotic treatment had a significantly lower resolution rate of infections (55% vs. 96%; p < 0.001), a higher incidence of second infections (29% vs. 15%; p < 0.001), shock (35% vs. 7%; p < 0.001) and new organ failures (52% vs. 19 %; p < 0.001) than responders. Clinical response to empirical treatment was an independent predictor of 28-day survival ( subdistribution = 0.20; 95% CI = 0.14-0.27). CONCLUSIONS: Four out of 10 patients with cirrhosis do not respond to the first-line antibiotic therapy, leading to lower resolution of infections and higher mortality. Broader-spectrum antibiotics and strategies targeting systemic inflammation may improve prognosis in patients with a high degree of inflammation, low serum albumin levels, and severe liver impairment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».