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Enregistrement W4409344807 · doi:10.1016/j.eclinm.2025.103195

Identifying heterogeneity of treatment effect for antibiotic duration in bloodstream infection: an exploratory post-hoc analysis of the BALANCE randomised clinical trial

2025· article· en· W4409344807 sur OpenAlexafffundabout
Sean Wei Xiang Ong, Ruxandra Pinto, Asgar Rishu, Steven Y. C. Tong, Robert J. Commons, John Conly, Gerald A. Evans, Michael Fralick, Christopher Kandel, Philippe Lagacé‐Wiens, Todd C. Lee, Sylvain Lother, Derek R. MacFadden, John C. Marshall, Valérie Martel‐Laferrière, Michaël Mayette, Emily G. McDonald, John Neary, J Prazák, Edward Raby, Adrian Regli, Benjamin A. Rogers, Stephanie Smith, Linda R. Taggart, Han Ting Wang, Terence Wuerz, Dafna Yahav, Paul J. Young, Robert Fowler, Nick Daneman

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of AlbertaMcMaster UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHealth Sciences CentreOttawa HospitalUniversity of ManitobaMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of CalgaryQueen's UniversityAlberta Health ServicesUniversité de SherbrookeToronto East General HospitalUniversity of TorontoSinai Health SystemSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesTemerty Faculty of Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto - School of Graduate StudiesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of MelbourneOntario Ministry of Health and Long-Term CareHealth Research Council of New ZealandPhysicians' Services Incorporated FoundationGilead Sciences
Mots-clésMedicinePost-hoc analysisPost hocAntibioticsDuration (music)Balance (ability)Exploratory analysisBloodstream infectionClinical trialRandomized controlled trialIntensive care medicineInternal medicinePhysical therapyMicrobiologyData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: bacterial bloodstream infections (BSI). However, there may be patient subgroups who benefit from longer durations. We aimed to evaluate if bedside clinical decision rules could identify these subgroups. Methods: In this post-hoc analysis of the multicentre, randomised BALANCE trial (October 17, 2014-May 5, 2023), we applied three clinical decision rules to investigate heterogeneity of treatment effect in 7-day vs 14-day antibiotic durations on 90-day all-cause mortality. We used the rules to categorize patients in BALANCE into different risk groups and calculated the unadjusted absolute risk difference (RD) for 90-day mortality in patients receiving 7- vs 14-day antibiotics within each risk group. Statistical significance was tested using an interaction test. The BALANCE trial is registered with ClinicalTrials.gov (NCT03005145). Findings: 3581 patients were included. All three rules predicted mortality risk, but none identified statistically significant effect modification: (a) static rule (low-risk: RD -0.58, 95% CI -8.91 to 7.73; moderate-risk: RD -.01, 95% CI -3.86 to 1.83; high-risk: RD -2.65, 95% CI -7.12 to 1.81; p = 0.74); (b) dynamic rule (met rule on day 7: RD -2.18, 95% CI -4.81 to 0.45; did not meet rule: RD 1.75, 95% CI -3.89 to 7.40; p = 0.16); and (c) early clinical failure criteria (score<2: RD -2.38, 95% CI -5.0 to 0.23; score ≥2: RD -0.65, 95% CI -5.06 to 3.77; p = 0.24). Results were consistent across sensitivity analyses including imputation for missing data and restricting analyses to gram-negative BSI. Interpretation: BSI. Future research could explore data-driven machine-learning approaches to identify comprehensive combinations of patient characteristics that may guide individualised duration of antibiotic therapy. Funding: The BALANCE trial was funded by the Canadian Institutes of Health Research, Health Research Council of New Zealand, Australian National Medical Research Council, Physicians Services Incorporated Ontario and Ontario Ministry of Health and Long-term Care Innovation Fund. SWXO conducted this study as part of his PhD studies, with funding from: the Emerging & Pandemic Infections Consortium (University of Toronto, Canada); Connaught International Scholarship (University of Toronto, Canada); the Queen Elizabeth II Graduate Scholarship in Science and Technology (QEII-GSST; Government of Ontario, Canada); and the Melbourne Research Scholarship (University of Melbourne, Australia). VML is supported by Clinical Research Scholar-Junior 2 program (FRQ-S).

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)0,095
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0950,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,020
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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