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Enregistrement W4406945244 · doi:10.1093/ofid/ofae631.1033

P-841. Empiric Antimicrobial Treatment of Sepsis in Canadian Emergency Rooms: Analysis of Pathogens Causing Bacteremia and Their Susceptibility Rates

2025· article· en· W4406945244 sur OpenAlexaffabout
J. Li, Melanie Baxter, Andrew Walkty, James A. Karlowsky, George G. Zhanel

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBacteremiaSepsisAntimicrobialEmergency departmentEmpiric treatmentIntensive care medicineMicrobiologyAntibioticsImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background An alarming increase in the frequency of ESBL-producing organisms has been reported in Canada, raising concerns about whether empiric regimens used for the treatment of sepsis remain sufficient to cover ER patients with potentially undiagnosed bloodstream infections. Using data from the CANWARD study, we report on the epidemiology of bloodstream infections in Canadian emergency rooms and estimate the susceptibility rate of these pathogens to empiric regimens commonly used for the treatment of sepsis. Rate of ESBL production in blood culture isolates of Escherichia coli (ER patients, CANWARD 2007-2022). Methods As part of the CANWARD national surveillance study, sentinel hospitals across Canada submitted the first 10 clinically significant isolates recovered from blood cultures each month. Isolates underwent antimicrobial susceptibility testing using the broth microdilution method and susceptibility to antibiotics was determined whenever MICs and CLSI breakpoints were available. For Streptococcus and Enterococcus, where piperacillin-tazobactam breakpoints were not available, susceptibility was inferred from penicillin and ampicillin MICs as per EUCAST standards. Rate of ceftriaxone susceptibility in blood culture Escherichia coli isolates (ER patients, CANWARD 2007-2022). Results From 2007 to 2022, 9,178 blood culture isolates were collected from patients presenting to Canadian emergency rooms. The most common organisms isolated were: 1. Escherichia coli (31.7%) 2. Staphylococcus aureus (16.8%) 3. Klebsiella pneumoniae (7.8%) 4. Streptococcus pneumoniae (6.8%) 5. Streptococcus pyogenes (2.9%) There has been a marked increase in the rate of ESBL production in E. coli (Figure 1). This is associated with a decrease in the susceptibility rate of E. coli to ceftriaxone (Figure 2). Despite these changes, isolates from blood cultures of ER patients remain susceptible to piperacillin-tazobactam more than 90% of the time and remain susceptible to piperacillin-tazobactam plus vancomycin more than 95% of the time (Table 1). Susceptibility rates of blood culture isolates from ER patients to commonly prescribed empiric antimicrobial regimens. Conclusion Isolates causing bloodstream infections in Canadian ER patients remain susceptible to piperacillin-tazobactam more than 90% of the time. The susceptibility rate to ceftriaxone is less than 85% and ceftriaxone should be used with caution in sepsis when the source of infection is unclear. Individual centers should perform their own assessments based on the most common pathogens causing bacteremia and their local susceptibility rates. Disclosures All Authors: No reported disclosures

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,317 · 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'admission2
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