Real-life experience with IV dalbavancin in Canada; results from the CLEAR (Canadian LEadership on Antimicrobial Real-life usage) registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We report the use of IV dalbavancin in Canadian patients using data captured by the national CLEAR registry. METHODS: The CLEAR registry uses the web-based data management program, REDCap™ (online survey https://rcsurvey.radyfhs.umanitoba.ca/surveys/?s=TPMWJX98HL) to facilitate clinicians entering details associated with their clinical experiences using IV dalbavancin. RESULTS: Data were available for 40 patients. The most common infections treated were acute bacterial skin and skin structure infection (ABSSSI) (62.5% of patients), bone/joint infection (22.5%), bloodstream/vascular infection (7.5%) and endocarditis (5.0%). Dalbavancin was used as directed (75.0%) and empiric therapy (25.0%). MRSA was the most common identified pathogen (70.0%). Dalbavancin was used both in outpatient (e.g., emergency department) (65.0%), and inpatient treatment settings (e.g., hospital ward) (35.0%). Dalbavancin was used due to the convenience of a single dose treatment (77.5%) as well as to facilitate hospital discharge (7.5%). Dalbavancin was primarily used alone (90.0%), and most commonly using a single 1500 mg dose (77.5%). Microbiological success (pathogen eradicated or presumed eradicated) occurred in 88.2% of known cases, while clinical success (cure and/or improvement) occurred in 93.3% of known cases. No adverse events were reported. CONCLUSIONS: In Canada, IV dalbavancin is used as both directed and empiric therapy to treat ABSSSI as well as off-label (bone/joint, bacteremia/vascular, endocarditis, device-related) infections. It is used in both outpatient and inpatient settings due primarily to its convenience as a single-dose treatment regimen and to facilitate early hospital discharge. Dalbavancin use is associated with high microbiological and clinical cure rates along with an excellent safety profile.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».