Canadian Antibiotic Prescribing for Sepsis (CAPS) study: A <i>post hoc</i> analysis of the FABLED cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the microbiology and optimal pharmacotherapy of patients with community-onset sepsis is key to improving outcomes. Yet, empiric therapies prescribed in Canadian emergency departments as they relate to microbial etiology and focus of infection are inadequately described. Methods: analysis of the FABLED cohort study, which quantified the effect of antimicrobials on blood culture yield in septic patients. Patients presenting with sepsis were enrolled in six Canadian emergency departments between 2013 and 2018. We characterized the appropriateness of empiric therapies relative to the pathogens isolated and focus of infection identified. Results: was never isolated in any blood cultures, and drug-resistant organisms were only encountered in 4.8% of the cohort. Among patients with bacteremia (n = 100), 28% of patients received appropriate antibiotic therapy whereas the remainder received therapies that were either overly narrow (16%) or unnecessarily broad (56%) in spectrum. Among patients with an identified focus of infection (n = 266), 30.5% received appropriate empiric antibiotics. Prescribing patterns that were overly broad, overly narrow, or a combination of the two were observed in 39.8%, 7.5%, and 22.2% of patients, respectively. Thirty-day mortality was lowest among patients receiving appropriate therapy relative to the final pathogen isolated and presumed infectious focus. Conclusions: Empiric therapies for septic patients in Canada were overly broad given the rare isolation of drug-resistant pathogens. Though likely confounded by severity of illness, optimal outcomes were observed when therapy was appropriate relative to the causative pathogen and infectious focus.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».