Methicillin-resistant <i>Staphylococcus</i> aureus nasal swabs: trends in use and association with outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To investigate patterns of early methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) nasal swab use in US hospitals and the association with de-escalation of MRSA-specific antibiotics. Design: Retrospective cohort study. Setting: PINC-A1 Healthcare Database (2008–2021). Participants: Adults with sepsis present on admission who received invasive mechanical ventilation by hospital day 1. Methods: We assessed interhospital variation and time trends in early polymerase chain reaction-based MRSA nasal swab use using bivariable regression. Next, we used competing risks multivariable regression to assess the association of early (started by hospital day 2) anti-MRSA antibiotic duration with care in a high (≥90%) versus low (<10%) swab use hospital. Results: We included 699,474 patients across 788 hospitals to evaluate trends in early swab use; 151,205 (21.6%) received a swab. Use of swabs varied across hospitals (median use: 6.0% [interquartile range: 0–37.6%; full range: 0%–98.0%]; median odds ratio [95% CI]: 84.7 [63.3–115.6]) and overall use increased over time (3.5% in 2008 quarter 1 increasing to 29.5% in 2021 quarter 4; regression coefficient [95% CI]: 0.14% [0.12%–0.15%]). Considering 41,599 patients (9,796 [23.6%] in 33 hospitals where ≥90% received swabs and 31,763 [76.4%] in 67 hospitals with <10% use), anti-MRSA antibiotic durations were shorter in hospitals where ≥90% (vs < 10%) received a swab (adjusted sub-hazard ratio for discontinuation of antibiotics [95% CI]: 1.17 [1.04–1.31], P = .007). Conclusions: Use of early polymerase chain reaction-based MRSA nasal swabs varied across US hospitals and increased over time. Receiving care in a hospital with higher swab use was associated with shorter anti-MRSA antibiotic duration.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».