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Enregistrement W4406945215 · doi:10.1093/ofid/ofae631.1020

P-828. Risk of Invasive <i>Escherichia Coli</i> (<i>E. coli)</i> Disease After Elective Urologic Procedures among Older Adults in the United States

2025· article· en· W4406945215 sur OpenAlexaff
Maureen P. Neary, Maryaline Catillon, Nina Ahmad, Marjolaine Gauthier‐Loiselle, Jeroen Geurtsen, Alice Qu, Corinne Willame, Martin Cloutier, Antoine E. Khoury, Elie Saade

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesSanofi PasteurSanofiSeqirusPfizer
Mots-clésMedicineEscherichia coliDiseaseIntensive care medicineInternal medicineGerontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Little is known about the risk of invasive E. coli disease (IED) after elective urologic procedures with or without antibiotic prophylaxis. This study aimed to estimate the risk of IED after selected urologic procedures in patients with or without antibiotic prophylaxis, and in controls who had no urologic nor other procedures.Table 1.Patient demographic and clinical characteristics Methods The Komodo Research Database (01/01/2021–06/30/2023) was used to identify patients ≥60 years old with prostate biopsy, urologic endoscopy, or nephrostomy (index: first urologic procedure date), and a 1:3 control without procedures (index: random date). Patients with urologic procedures were classified into 2 study cohorts based on antibiotic prophylaxis use within 14 days prior to and on index date. Entropy balancing was used to adjust for differences in demographic and clinical characteristics in 6 months pre-index (baseline). IED rates within 30 days post-index were assessed based on recorded diagnosis of E. coli sepsis (ICD-10-CM code A41.51); odds ratios (OR) were estimated using weighted logistic regression. Sensitivity analyses within 90 days and using broader claims-based algorithm for IED were conducted.Figure 1.IED rates 30 days post index by IED case-identification algorithm Results Overall, 141,418 patients had urologic procedures with antibiotic prophylaxis, 200,062 had them without antibiotic prophylaxis, while control cohort included 424,254 patients who did not have any procedures (Table 1). Within 30 days post-index, IED rates were 0.48% and 0.72% among patients with or without antibiotic prophylaxis, respectively, vs 0.02% among those without procedures (Figure 1). Among patients with urologic procedures, >70% of IED events occurred within 30 days post-index. Patients who had urologic procedures without prophylaxis had a higher risk of IED than those with prophylaxis [OR=1.50, 95% CI (1.37,1.65); Table 2]. Patients without procedures had a lower risk of IED than those with procedures who received antibiotic prophylaxis [OR=0.04, 95% CI (0.03,0.05); Table 2]. Similar results were obtained within 90 days and/or using a broader definition of IED.Table 2.Comparison of IED outcomes among the weighted cohorts using logistic regression analysis Conclusion Urologic procedures were associated with an increased risk of IED even when antibiotic prophylaxis was used. Results suggest an unmet need for additional preventative measures to avoid the substantial burden of IED after urologic procedures. Disclosures Maureen P. Neary, PhD, MS, Janssen Global Services, LLC: Employee of Janssen Global Services, LLC Maryaline Catillon, PhD, Janssen Global Services, LLC: Employee of Analysis Group which has received consultancy fees from Janssen Global Services, LLC for the conduct of this study Nina Ahmad, MD, Janssen Global Services, LLC: Employee of Janssen Global Services, LLC Marjolaine Gauthier-Loiselle, PhD, Janssen Global Services, LLC: Employee of Analysis Group which has received consultancy fees from Janssen Global Services, LLC for the conduct of this study Jeroen Geurtsen, PhD, Janssen Vaccines & Prevention BV: Advisor/Consultant|Janssen Vaccines & Prevention BV: Employee of Janssen Vaccines & Prevention BV Alice Qu, BA, Janssen Global Services, LLC: Employee of Analysis Group which has received consultancy fees from Janssen Global Services, LLC for the conduct of this study Corinne Willame, PhD, MPH, Johnson & Johnson Innovative Medicine: Employee of Johnson & Johnson Innovative Medicine Martin Cloutier, MSc, Janssen Global Services, LLC: Employee of Analysis Group which has received consultancy fees from Janssen Global Services, LLC for the conduct of this study Antoine El Khoury, PhD, Janssen Global Services: Advisor/Consultant|Janssen Global Services, LLC: Employee of Janssen Global Services, LLC Elie Saade, MD, Janssen: Grant/Research Support|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: advisory board|Sanofi Pasteur: Grant/Research Support|Sanofi Pasteur: speaking and lecture fees and travel reimbursement|Seqirus: Grant/Research Support

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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