使用机器学习来评估无并发性尿路感染的管理

科学领域:

• 传染性疾病 传染性疾病
• 药理学 药理学是指药理学的学科.
• 医疗保健服务研究 医疗服务研究

背景情况:

• 无并发性尿路感染 (UTI) 经常用门诊抗生素治疗.
• 2011年制定了有关尿道感染管理的国家指南.
• 自2011年以来,当前的实践,患者人口统计和病原体耐药性模式都发生了变化.

研究的目的:

• 在当前的临床实践中,评估一线抗生素,诺基诺和口服β-乳糖胺对无并发性尿路感染的有效性和安全性.
• 为了比较不同类抗生素治疗失败率和相关不良事件.

主要方法:

• 基于人口的回顾性队列研究,使用大型区域索赔数据集 (2012-2021年).
• 包括18岁以上的非怀孕女性,患有无并发性尿路感染,接受了特定的第一线,诺基诺隆或β-乳糖抗生素治疗.
• 主要结局:治疗失败的30天复合终点 (针对尿路感染,炎症或败血症重新访问). 二次结果:特定的不良事件.

主要成果:

• 与诺 (-1.78%) 和β-乳酸 (-6.40%) 相比,一线治疗与30天再访率显著降低.
• 在抗生素组之间没有观察到副作用的显著差异.
• 自动化OMOP特征提取方法产生了与手动选一致的结果.

结论:

• 目前关于无并发性尿路感染治疗的国家指导方针仍然具有相关性和有效性.
• 第一线抗生素在当代实践中显示出良好的结果和安全性.
• 自动化数据分析方法提高了观察性研究中的可复制性和通用性.