Impact of empiric antibiotics on risk of <i>Clostridioides difficile</i>—a causal inference observational analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: infection (CDI) is a common and often nosocomial infection associated with increased mortality and morbidity. Antibiotic use is the most important modifiable risk factor, but many patients require empiric antibiotics. We estimated the increased risk of hospital-onset CDI with one daily dose-equivalent (DDE) of various empiric antibiotics compared to management without that daily dose-equivalent. Methods: Using a multicenter retrospective cohort of adults admitted between March 2, 2020 and February 11, 2021 for the treatment of SARS-CoV-2, we used a series of three-level logistic regression models to estimate the probability of receiving each of several antibiotics of interest. For each antibiotic, we then limited our data set to patient-days at intermediate probability of receipt and used augmented inverse-probability weighted models to estimate the average treatment effect of one daily dose-equivalent, compared to management without that daily dose-equivalent, on the probability of hospital-onset CDI. Results: In 24,406 patient-days at intermediate probability of receipt, parenteral vancomycin increased risk of hospital-onset CDI, with an average treatment effect of 0.0096 cases per daily dose-equivalent (95% CI: 0.0053-0.0138). In 38,003 patient-days at intermediate probability of receipt, cefepime also increased subsequent CDI risk, with an estimated effect of 0.0074 more cases per daily dose-equivalent (95% CI: 0.0022-0.0126). Conclusions: Among common empiric antibiotics, parenteral vancomycin and cefepime appeared to increase risk of hospital-onset CDI. Causal inference observational study designs can be used to estimate patient-level harms of interventions such as empiric antimicrobials.
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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 | 0,041 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».