A sepsis treatment algorithm to improve early antibiotic de-escalation while maintaining adequacy of coverage (Early-IDEAS): A prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Empiric antibiotic treatment selection should provide adequate coverage for potential pathogens while minimizing unnecessary broad-spectrum antibiotic use. We sought to pilot a sepsis treatment algorithm to individualize antibiotic recommendations, and thereby improve early antibiotic de-escalation while maintaining adequacy of coverage (Early-IDEAS). METHODS: In this observational study, the Early-IDEAS decision support algorithm was derived from previous Gram- negative and Gram-positive prediction rules and models along with local guidelines, and then applied to prospectively identified consecutive adults within 24 hours of suspected sepsis. The primary outcome was the proportion of patients for whom de-escalation of the primary antibiotic regimen was recommended by the algorithm. Secondary outcomes included: (1) proportion of patients for whom escalation was recommended; (2) number of recommended de-escalation steps along a pre-specified antibiotic cascade; and (3) adequacy of therapy in patients with culture-confirmed infection. RESULTS: We screened 578 patients, of whom 107 eligible patients were included. The Early-IDEAS treatment recommendation was informed by Gram-negative models in 76 (71%) patients, Gram-positive rules in 64 (59.8%), and local guidelines in 27 (25.2%). Antibiotic de-escalation was recommended in almost half of all patients (n = 52, 48.6%), with a median of 2 steps down the a priori antibiotic treatment cascade. No treatment change was recommended in 45 patients (42.1%), and escalation was recommended in 10 (9.3%). Among the 17 patients with positive blood cultures, both the clinician prescribed regimen and the algorithm recommendation provided adequate coverage for the isolated pathogen in 12 patients (70.6%), (p = 1). Among the 25 patients with positive relevant, non-blood cultures, both the clinician prescribed regimen and the algorithm recommendation provided adequate coverage in 20 (80%), (p = 1). CONCLUSION: An individualized decision support algorithm in early sepsis could lead to substantial antibiotic de-escalation without compromising adequate antibiotic coverage.
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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 | 0,009 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».