How is ceftobiprole used in Canada: the CLEAR study final results
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We report the final results of the clinical usage of ceftobiprole in patients in Canada from data in the national CLEAR (Canadian Le adership on Antimicrobial Real-Life Usage) registry. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The authors review the final data using the national ethics approved CLEAR study. Thereafter, the literature is surveyed regarding the usage of ceftobiprole to treat patients with infectious diseases via PubMed (up to March 2024). RESULTS: In Canada, ceftobiprole is primarily used as directed therapy to treat a variety of severe infections caused by MRSA. It is primarily used in patients failing previous antimicrobials, is frequently added to daptomycin and/or vancomycin with high microbiological and clinical cure rates, along with an excellent safety profile. Several reports attest to the microbiological/clinical efficacy and safety of ceftobiprole. Ceftobiprole is also reported to be used empirically in select patients with community-acquired bacterial pneumonia (CABP), as well as hospital-acquired bacterial pneumonia (HABP). CONCLUSIONS: In Canada, ceftobiprole is used mostly as directed therapy to treat a variety of severe infections caused by MRSA, in patients failing previous antimicrobials. It is frequently added to, and thus used in combination with daptomycin and/or vancomycin with high microbiological/clinical cure rates, and an excellent safety profile.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».