« De tels outils pourraient jouer un rôle clé dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques », dit le Dr Derek MacFadden, scientifique clinicien, L’Hôpital d’Ottawa; professeur adjoint, Université d’Ottawa.Une étude dirigée par le Dr Derek MacFadden révèle que le recours à une combinaison d’outils permet à davantage de patients de recevoir des antibiotiques mieux ciblés et plus efficaces contre leur infection bactérienne.
Il est difficile de choisir le bon antibiotique, parce qu’il faut parfois jusqu’à trois jours pour identifier la bactérie à l’origine d’une infection. Les prescripteurs doivent donc habituellement se fier à leur propre jugement ou privilégier un antibiotique à large spectre qui risque de contribuer à accroître la résistance aux antibiotiques.
Dans le cadre de l’étude, des pharmaciens ont utilisé un algorithme et d’autres outils pour déterminer quel antibiotique serait le plus efficace contre l’infection de chaque patient. Les chercheurs ont ainsi découvert que grâce à l’algorithme, 55 % des patients ont reçu l’antibiotique le mieux ciblé et le plus efficace, contre 44 % dans le groupe de contrôle.
De futurs essais cliniques pourraient confirmer ces résultats et montrer l’incidence de ces modèles, tant sur les résultats des patients que sur la résistance aux antibiotiques.
« De tels outils pourraient jouer un rôle clé dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques », dit le Dr Derek MacFadden, scientifique clinicien, L’Hôpital d’Ottawa; professeur adjoint, Université d’Ottawa.
Auteurs : Marion Elligsen, Ruxandra Pinto, Jerome A Leis, Sandra A N Walker, Nick Daneman, Derek R MacFadden
Source : Clinical Infectious Diseases
Financement : L’étude a reçu le soutien du ministère de la Santé et des Soins de longue durée de l’Ontario.
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