Antibiotic exposure for culture-negative early-onset sepsis in late-preterm and term newborns: an international study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early-life antibiotic exposure is disproportionately high compared to the burden of culture-proven early-onset sepsis (CP-EOS). We assessed the contribution of culture-negative cases to the overall antibiotic exposure in the first postnatal week. METHODS: We conducted a retrospective analysis across eleven countries in Europe, North America, and Australia. All late-preterm and term infants born between 2014 and 2018 who received intravenous antibiotics during the first postnatal week were classified as culture-negative cases treated for ≥5 days (CN ≥ 5d), culture-negative cases treated for <5 days (CN < 5d), or CP-EOS cases. RESULTS: Out of 757,979 infants, 21,703 (2.9%) received intravenous antibiotics. The number of infants classified as CN ≥ 5d, CN < 5d, and CP-EOS was 7996 (37%), 13,330 (61%), and 375 (1.7%). The incidence of CN ≥ 5d, CN < 5d, and CP-EOS was 10.6 (95% CI 10.3-10.8), 17.6 (95% CI 17.3-17.9), and 0.49 (95% CI 0.44-0.54) cases per 1000 livebirths. The median (IQR) number of antibiotic days administered for CN ≥ 5d, CN < 5d, and CP-EOS was 77 (77-78), 53 (52-53), and 5 (5-5) per 1000 livebirths. CONCLUSIONS: CN ≥ 5d substantially contributed to the overall antibiotic exposure, and was 21-fold more frequent than CP-EOS. Antimicrobial stewardship programs should focus on shortening antibiotic treatment for culture-negative cases. IMPACT: In a study of 757,979 infants born in high-income countries, we report a presumed culture-negative early-onset sepsis incidence of 10.6/1000 livebirths with an associated antibiotic exposure of 77 antibiotic days per 1000 livebirths. This study sheds light on the major contribution of presumed culture-negative early-onset sepsis to early-life antibiotic exposure. Given the diagnostic uncertainty surrounding culture-negative early-onset sepsis, the low mortality rate, and the disproportionate antibiotic exposure associated with this condition, our study emphasizes the importance of targeting culture-negative early-onset sepsis in antimicrobial stewardship programs.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».