カバレッジの妥当性を維持しながら初期の抗生物質脱エスカレーションを改善するための敗血症治療アルゴリズム（初期IDEAS）：前向き観察研究

背景：経験的抗生物質治療の選択は、不必要な広域抗生物質の使用を最小限に抑えながら、潜在的な病原体に適切なカバレッジを提供するはずです。抗生物質の推奨事項を個別化するために敗血症治療アルゴリズムを操縦し、それにより、カバレッジの妥当性を維持しながら早期抗生物質脱エスカレーションを改善しようとしました（初期アイデア）。 方法：この観察研究では、初期のアイデアの意思決定支援アルゴリズムは、敗血症の疑いがある24時間以内に、以前のグラムネガティブおよびグラム陽性の予測ルールとモデルから導き出され、前向きに特定された連続成人に適用されました。主な結果は、アルゴリズムによって一次抗生物質レジメンの脱エスカレーションが推奨された患者の割合でした。二次的な結果は次のとおりです。（1）エスカレーションが推奨された患者の割合。（2）事前に指定された抗生物質カスケードに沿った推奨される脱エスカレーションステップの数。（3）培養確認感染症の患者における治療の妥当性。 結果：578人の患者をスクリーニングしましたが、そのうち107人の適格な患者が含まれていました。IDEASの早期治療の推奨は、76人（71％）の患者のグラム陰性モデル、64人（59.8％）のグラム陽性規則、および27人（25.2％）のローカルガイドラインによって通知されました。抗生物質脱エスカレーションは、すべての患者のほぼ半分（n = 52、48.6％）で推奨され、中央値は先験的な抗生物質治療カスケードを2ステップ下にありました。45人の患者（42.1％）で治療の変更は推奨されず、10人（9.3％）でエスカレーションを推奨しました。陽性血液培養を持つ17人の患者のうち、臨床医が処方されたレジメンとアルゴリズムの推奨事項は、12人の患者（70.6％）の孤立した病原体に適切な補償を提供しました（p = 1）。関連する陽性の非血液培養を持つ25人の患者のうち、臨床医が処方されたレジメンとアルゴリズムの推奨事項の両方が、20（80％）で適切なカバレッジを提供しました（p = 1）。 結論：初期敗血症における個別の意思決定支援アルゴリズムは、適切な抗生物質カバレッジを損なうことなく、実質的な抗生物質脱拡張につながる可能性があります。

BACKGROUND: Empiric antibiotic treatment selection should provide adequate coverage for potential pathogens while minimizing unnecessary broad-spectrum antibiotic use. We sought to pilot a sepsis treatment algorithm to individualize antibiotic recommendations, and thereby improve early antibiotic de-escalation while maintaining adequacy of coverage (Early-IDEAS). METHODS: In this observational study, the Early-IDEAS decision support algorithm was derived from previous Gram- negative and Gram-positive prediction rules and models along with local guidelines, and then applied to prospectively identified consecutive adults within 24 hours of suspected sepsis. The primary outcome was the proportion of patients for whom de-escalation of the primary antibiotic regimen was recommended by the algorithm. Secondary outcomes included: (1) proportion of patients for whom escalation was recommended; (2) number of recommended de-escalation steps along a pre-specified antibiotic cascade; and (3) adequacy of therapy in patients with culture-confirmed infection. RESULTS: We screened 578 patients, of whom 107 eligible patients were included. The Early-IDEAS treatment recommendation was informed by Gram-negative models in 76 (71%) patients, Gram-positive rules in 64 (59.8%), and local guidelines in 27 (25.2%). Antibiotic de-escalation was recommended in almost half of all patients (n = 52, 48.6%), with a median of 2 steps down the a priori antibiotic treatment cascade. No treatment change was recommended in 45 patients (42.1%), and escalation was recommended in 10 (9.3%). Among the 17 patients with positive blood cultures, both the clinician prescribed regimen and the algorithm recommendation provided adequate coverage for the isolated pathogen in 12 patients (70.6%), (p = 1). Among the 25 patients with positive relevant, non-blood cultures, both the clinician prescribed regimen and the algorithm recommendation provided adequate coverage in 20 (80%), (p = 1). CONCLUSION: An individualized decision support algorithm in early sepsis could lead to substantial antibiotic de-escalation without compromising adequate antibiotic coverage.