The Effect of Antibiotic Exposure and Specimen Volume on the Detection of Bacterial Pathogens in Children With Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic exposure and specimen volume are known to affect pathogen detection by culture. Here we assess their effects on bacterial pathogen detection by both culture and polymerase chain reaction (PCR) in children.PERCH (Pneumonia Etiology Research for Child Health) is a case-control study of pneumonia in children aged 1-59 months investigating pathogens in blood, nasopharyngeal/oropharyngeal (NP/OP) swabs, and induced sputum by culture and PCR. Antibiotic exposure was ascertained by serum bioassay, and for cases, by a record of antibiotic treatment prior to specimen collection. Inoculated blood culture bottles were weighed to estimate volume.Antibiotic exposure ranged by specimen type from 43.5% to 81.7% in 4223 cases and was detected in 2.3% of 4863 controls. Antibiotics were associated with a 45% reduction in blood culture yield and approximately 20% reduction in yield from induced sputum culture. Reduction in yield of Streptococcus pneumoniae from NP culture was approximately 30% in cases and approximately 32% in controls. Several bacteria had significant but marginal reductions (by 5%-7%) in detection by PCR in NP/OP swabs from both cases and controls, with the exception of S. pneumoniae in exposed controls, which was detected 25% less frequently compared to nonexposed controls. Bacterial detection in induced sputum by PCR decreased 7% for exposed compared to nonexposed cases. For every additional 1 mL of blood culture specimen collected, microbial yield increased 0.51% (95% confidence interval, 0.47%-0.54%), from 2% when volume was ≤1 mL to approximately 6% for ≥3 mL.Antibiotic exposure and blood culture volume affect detection of bacterial pathogens in children with pneumonia and should be accounted for in studies of etiology and in clinical management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».