Effectiveness of Bio-K+ for the prevention of <i>Clostridioides difficile</i> infection: Stepped-wedge cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To evaluate the impact of administering probiotics to prevent Clostridioides difficile infection (CDI) among patients receiving therapeutic antibiotics. Design: Stepped-wedge cluster-randomized trial between September 1, 2016, and August 31, 2019. Setting: This study was conducted in 4 acute-care hospitals across an integrated health region. Patients: Hospitalized patients, aged ≥55 years. Methods: Patients were given 2 probiotic capsules daily (Bio-K+, Laval, Quebec, Canada), containing 50 billion colony-forming units of Lactobacillus acidophilus CL1285, L. casei LBC80R, and L. rhamnosus CLR2. We measured hospital-acquired CDI (HA-CDI) and the number of positive C. difficile tests per 10,000 patient days as well as adherence to administration of Bio-K+ within 48 and 72 hours of antibiotic administration. Mixed-effects generalized linear models, adjusted for influenza admissions and facility characteristics, were used to evaluate the impact of the intervention on outcomes. Results: Overall adherence of Bio-K+ administration ranged from 76.9% to 84.6% when stratified by facility and periods. Rates of adherence to administration within 48 and 72 hours of antibiotic treatment were 60.2% –71.4% and 66.7%–75.8%, respectively. In the adjusted analysis, there was no change in HA-CDI (incidence rate ratio [IRR], 0.92; 95% confidence interval [CI], 0.68–1.23) or C. difficile positivity rate (IRR, 1.05; 95% CI, 0.89–1.24). Discharged patients may not have received a complete course of Bio-K+. Our hospitals had a low baseline incidence of HA-CDI. Patients who did not receive Bio-K+ may have differential risks of acquiring CDI, introducing selection bias. Conclusions: Hospitals considering probiotics as a primary prevention strategy should consider the baseline incidence of HA-CDI in their population and timing of probiotics relative to the start of antimicrobial administration.
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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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».