Management of People Who Inject Drugs With Serious Injection-Related Infections in an Outpatient Setting: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: People who inject drugs (PWID) are at risk of severe injection-related infection (SIRI), which is challenging to manage. We conducted a scoping review to map the existing evidence on management of PWID with SIRI in an outpatient setting. Methods: We conducted a literature search in MEDLINE, Embase, Cochrane Central, and CINAHL from their inception until 6 December 2023. Studies were included if they focused on PWID with SIRI requiring ≥2 weeks of antibiotic therapy, with a proportion of management occurring outside hospitals. Studies were categorized inductively and described. Results: The review included 68 articles with the following themes. PWID generally prefer outpatient management if deemed safe and effective. Most studies support outpatient management, finding it to be as effective and safe as inpatient care, as well as less costly. Successful transition to outpatient management requires multidisciplinary discharge planning with careful consideration of patient-specific factors. Emerging evidence supports the effectiveness and safety of outpatient parenteral antibiotic therapy, long-acting lipoglycopeptides, and oral antibiotic therapy, each having unique advantages and disadvantages. Various specialized outpatient settings, such as skilled nursing facilities and residential treatment centers, are available for management of these infections. Finally, all patients are likely to benefit from adjunctive addiction care. Conclusions: Emerging evidence indicates that outpatient management is effective and safe for SIRI, which is preferred by most PWID. Key components of outpatient management include multidisciplinary discharge planning, appropriate antibiotic modality, suitable care settings, and adjunctive addiction care. These elements should be carefully tailored to patient needs and circumstances.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».