Notice bibliographique
Résumé
Reducing duration of antibiotic therapy without a dimin-u tion in effi cacy decreases cost, side eff ects, antibiotic related diarrhoea, and bacterial resistance. Havey and colleagues [1] reported the results of a systematic review and meta-analysis of antibiotic duration in bacteraemia and deduced short course therapy (<7 days) might be as eff ective as longer treatments. It is surprising given the obvious benefi ts and the frequency with which bacteraemia is documented in critically ill patients that there is such a paucity of randomised clinical trials (RCTs) comparing duration of therapy. Only one RCT, in neonates, had been performed in patients solely with bacteraemia. Accordingly, Havey and colleagues con-cluded that duration of antibiotic therapy in bacteraemia is poorly studied and would benefi t from a large RCT. Daneman and colleagues [2] performed a survey of Canadian infectious disease and critical care specialists to gauge the optimal duration of therapy in bacteraemic critically ill patients. Considerable variability existed amongst clinicians and undoubtedly refl ects the lack of robust data to guide best practice. However, length of treatment is only one aspect of optimising outcomes from antibiotic use. Future RCTs need to take into account whether adequate source control has been achieved, as this will bias duration of therapy. Moreover, it is clear that since many antibiotics deployed in critical care demonstrate time-dependent killing, inadequate doses are frequently used, which increases treatment failure and the emergence of resistance [3,4]. Pharmaco-kinetic optimisation that ensures adequate time above minimum inhibitory concentration should therefore be an integral component of any trial that compares dura-tion of antibiotic therapy [5].
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,744 | 0,654 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».