Association Between Infectious Diseases Consultation and Mortality in Hospitalized Patients With Gram-negative Bloodstream Infection: A Retrospective Population-wide Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Data supporting routine infectious diseases (ID) consultation in gram-negative bloodstream infection (GN-BSI) are limited. We evaluated the association between ID consultation and mortality in patients with GN-BSI in a retrospective population-wide cohort study in Ontario using linked health administrative databases. METHODS: Hospitalized adult patients with GN-BSI between April 2017 and December 2021 were included. The primary outcome was time to all-cause mortality censored at 30 days, analyzed using a mixed effects Cox proportional hazards model with hospital as a random effect. ID consultation 1-10 days after the first positive blood culture was treated as a time-varying exposure. RESULTS: Of 30 159 patients with GN-BSI across 53 hospitals, 11 013 (36.5%) received ID consultation. Median prevalence of ID consultation for patients with GN-BSI across hospitals was 35.0% with wide variability (range 2.7%-76.1%, interquartile range 19.6%-41.1%). In total, 1041 (9.5%) patients who received ID consultation died within 30 days, compared to 1797 (9.4%) patients without ID consultation. In the fully adjusted multivariable model, ID consultation was associated with mortality benefit (adjusted hazard ratio [HR] 0.82, 95% confidence interval [CI] .77-.88, P < .0001; translating to absolute risk reduction of -3.8% or number needed to treat [NNT] of 27). Exploratory subgroup analyses of the primary outcome showed that ID consultation could have greater benefit in patients with high-risk features (nosocomial infection, polymicrobial or non-Enterobacterales infection, antimicrobial resistance, or non-urinary tract source). CONCLUSIONS: Early ID consultation was associated with reduced mortality in patients with GN-BSI. If resources permit, routine ID consultation for this patient population should be considered to improve patient outcomes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».