P-883. Descriptive single center study on hospital acquired gram negative bloodstream infection: epidemiology, susceptibilities and outcomes in a six-year period
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hospital acquired (HA)gram negative bacteremia contribute to substantial mortality and morbidity. Understanding the epidemiology of this entity including susceptibility patterns can inform appropriate antimicrobial therapy. Objective: To describe the epidemiology, antimicrobial susceptibilities and outcomes of hospital acquired gram negative blood stream infection over six-year period in a quaternary care hospital. Methods We used the Infection Prevention Control data base to identify all cases of hospital acquired -gram negative bacteremia from Jan 1 2014 to Dec 31 2019. Charts and susceptibilities were reviewed retrospectively. Results 440 HA-gram negative bacteremia cases with 469 gram negative bacterial isolates were included in the study after the exclusion of repeat positives within the first 2 weeks of first positive culture. 65% were male. The mean patient age was 62. Mortality was 23% at 30 days. 90% were monomicrobial infection. The majority had secondary blood stream infection accounting for 80% while 20% had primary blood stream infections. The most common source of secondary blood stream infections was UTI at38%. E. coli was the most common organism isolated during this period followed by K. pneumoniae and P aeruginosa, 44%, 16% and 11% respectively. 14% of isolates were ESBL/AMPC organisms with increasing rates over time. Only 77% of P. aeruginosa was susceptible to meropenem. 42%(n=22/52) of Pseudomonas isolates were multidrug resistant and 12%(n=6/52) were identified as difficult to treat resistance. Enterobacterales group organisms (n=372) were susceptible to ceftriaxone 82%, meropenem 99%, piperacillin-tazobactam 80%, ciprofloxacin 77% and TMP-SMX 74%. Overall, vast majority of gram-negative isolates were susceptible to meropenem (97%). Conclusion Over the six-year period there was a slight increase in ESBL/AMPC organisms but resistance of non ESBL organisms remained stable. The majority were susceptible to meropenem (97). A significant percentage of P. aeruginosa was resistant to meropenem (23%). Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».