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Attributable mortality from extensively drug-resistant gram-negative infections using propensity-matched tracer antibiotic algorithms - 23/08/19

Doi : 10.1016/j.ajic.2019.01.010 
Sameer S. Kadri, MD, MS a, b, , Jeffrey R. Strich, MD, MS a, c, Bruce J. Swihart, PhD d, Samuel Hohmann, PhD e, f, John P. Dekker, MD, PhD g, Tara Palmore, MD h, Stephanie Bonne, MD i, Bradley Freeman, MD j, Jillian Raybould, MD k, l, Nirav G. Shah, MD m, Devang Patel, MD n, Jennifer Husson, MD, MPH n, Mitchell D. Jacobs, MD o, p, Lan Duong, PharmD q, Dean Follmann, PhD d, David C. Hooper, MD b, Joseph Timpone, MD k, Robert L. Danner, MD a
a Critical Care Medicine Department, Clinical Center-National Institutes of Health, Bethesda, MD 
b Division of Infectious Diseases, Massachusetts General Hospital, Boston, MA 
c Department of Medicine, Georgetown University Hospital, Washington, DC 
d Biostatistics Research Branch, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Rockville, MD 
e Vizient, Inc., Chicago, IL 
f Health Systems Management, Rush University, Chicago, IL 
g Department of Laboratory Medicine, Clinical Center-National Institutes of Health, Bethesda, MD 
h Hospital Epidemiology Service, Clinical Center-National Institutes of Health, Bethesda, MD 
i Division of Trauma and Critical Care, Department of Surgery, Rutgers New Jersey Medical School, Newark, NJ 
j Department of Surgery, Washington University School of Medicine, St. Louis, MO 
k Division of Infectious Diseases, Virginia Commonwealth University Medical Center, Richmond, VA 
l Division of Infectious Diseases and Travel Medicine, Georgetown University Hospital, Washington, DC 
m Division of Pulmonary and Critical Care Medicine, University of Maryland, Baltimore, MD 
n Division of Infectious Diseases, University of Maryland, Baltimore, MD 
o Department of Medicine, University of Maryland, Baltimore, MD 
p Division of Pulmonary and Critical Care, Thomas Jefferson University Hospital, Philadelphia, PA 
q Department of Pharmacy, Georgetown University Hospital, Washington, DC 

Address correspondence to Sameer S. Kadri, MD, MS, Critical Care Medicine Department, Clinical Center-National Institutes of Health, 10 Center Dr, Bldg 10 2C-145, Bethesda, MD 20892.Critical Care Medicine DepartmentClinical Center-National Institutes of Health10 Center Dr, Bldg 10 2C-145BethesdaMD20892

Highlights

Antibiotic algorithms allow estimation of attributable mortality (AM) from resistance.
Estimated AM for extensively drug-resistant (XDR) gram-negative infections was 12.6%.
AM of XDR gram-negative infections varied by site, onset, and severity of infection.
Direct hospitalization costs attributed to XDR infection exceed $35,000 per encounter.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Background

Tracer antibiotic algorithms using administrative data were investigated to estimate mortality attributable to extensively drug-resistant gram-negative infections (GNIs).

Methods

Among adult inpatients coded for GNIs, colistin cases and 2 comparator cohorts (non-carbapenem β-lactams or carbapenems) treated for ≥4 consecutive days, or died while receiving the antibiotic, were separately propensity score-matched (1:2). Attributable mortality was the in-hospital mortality difference among propensity-matched groups. Infection characteristics and sepsis severity influences on attributable mortality were examined. Algorithm accuracy was assessed by chart review.

Results

Of 232,834 GNIs between 2010 and 2013 at 79 hospitals, 1,023 per 3,350 (30.5%) colistin and 9,188 per 105,641 (8.7%) β-lactam (non-carbapenem) comparator cases died. Propensity-matched colistin and β-lactam case mortality was 29.2% and 16.6%, respectively, for an attributable mortality of 12.6% (95% confidence interval 10.8-14.4%). Attributable mortality varied from 11.0% (7.5%-14.7%) for urinary to 15.5% (12.6%-18.4%) for respiratory (P < .0001), and 4.6% (2.1%-7.4%) for early (≤4 days) to 16.6% (14.3%-18.9%) for late-onset infections (P < .0001). Attributable mortality decreased to 7.5% (5.6%-9.4%) using a carbapenem comparator cohort but increased 9-fold in patients coded for severe sepsis or septic shock (P < .0001). Our colistin algorithm had a positive predictive value of 60.4% and sensitivity of 65.3%.

Conclusions

Mortality attributable to treatment-limiting resistance during GNIs varied considerably by site, onset, and severity of infection.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key Words : Pharmacoepidemiology, Outcomes, Clinical impact, Big data, Cost, Colistin


Plan


 Funding/support: This research was supported by the Intramural Research Program of the National Institutes of Health.
 Conflicts of interest: None to report.
 The opinions expressed in this article are those of the authors and do not represent any position or policy of the National Institutes of Health, the US Department of Health and Human Services, or the US government.


© 2019  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 47 - N° 9

P. 1040-1047 - septembre 2019 Retour au numéro
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