Cefiderocol is a siderophore cephalosporin showing activity against various carbapenem-resistant Gram-negative bacteria (CR-GNB). No data currently exist about real-world use of cefiderocol in terms of types of therapy (e.g., empirical or targeted, monotherapy or combined regimens), indications, and patient characteristics.

Abstract Objectives Advancements in Artificial Intelligence(AI) have made platforms like ChatGPT increasingly relevant in medicine. This study assesses ChatGPT’s utility in addressing bacterial infection-related questions and antibiogram-based clinical cases. Methods This study involved a collaborative effort involving infectious disease (ID) specialists and residents. A group of experts formulated six true/false, six open-ended questions, and six clinical cases with antibiograms for four types of infections (endocarditis, pneumonia, intra-abdominal infections, and bloodstream infection) for a total of 96 questions. The questions were submitted to four senior residents and four specialists in ID and inputted into ChatGPT-4 and a trained version of ChatGPT-4. A total of 720 responses were obtained and reviewed by a blinded panel of experts in antibiotic treatments. They evaluated the responses for accuracy and completeness, the ability to identify correct resistance mechanisms from antibiograms, and the appropriateness of antibiotics prescriptions. Results No significant difference was noted among the four groups for true/false questions, with approximately 70% correct answers. The trained ChatGPT-4 and ChatGPT-4 offered more accurate and complete answers to the open-ended questions than both the residents and specialists. Regarding the clinical case, we observed a lower accuracy from ChatGPT-4 to recognize the correct resistance mechanism. ChatGPT-4 tended not to prescribe newer antibiotics like cefiderocol or imipenem/cilastatin/relebactam, favoring less recommended options like colistin. Both trained- ChatGPT-4 and ChatGPT-4 recommended longer than necessary treatment periods (p-value = 0.022). Conclusions This study highlights ChatGPT’s capabilities and limitations in medical decision-making, specifically regarding bacterial infections and antibiogram analysis. While ChatGPT demonstrated proficiency in answering theoretical questions, it did not consistently align with expert decisions in clinical case management. Despite these limitations, the potential of ChatGPT as a supportive tool in ID education and preliminary analysis is evident. However, it should not replace expert consultation, especially in complex clinical decision-making.

Binge eating (BE) is a mental health disorder related to weight gain (WG), whose prevalence/correlation with weight excess in people with HIV (PWH) have been scarcely investigated.Design: A cross-sectional study of PWH who underwent the validated Binge eating scale (BES) questionnaire.

Objective: Sleep disorders (SD) are prevalent in people with HIV (PWH), but poorly addressed in HIV care. We evaluated the effectiveness of a multidimensional program for SD in an outpatient HIV clinic. Methods: Interventional study in 175 PWH on ART suffering from insomnia. Insomnia severity index (ISI), sleep quality, mood disorders, and well being were assessed at baseline and at month 6 after counseling for sleep hygiene and referral to tailored pharmacological and/or neuropsychological interventions. Participants were classified as fully, partial, and nonadherent (FA–PA–NA) to the interventions. Mixed-effects models and longitudinal paired tests evaluated the impact of adherence to interventions on SD overtime. Results: Participants (male 65.7%, median age 51 years, 95.4% with viral suppression) were referred to psychologist (94.8%), psychiatrist (9.1%), and neurologist (2.8%), and 30.3% and 20.5% had indication to hypo-inducing drugs and psychotherapy/cognitive-behavioral therapy. Seventy-seven participants (44.0%) were NA, 9.1% PA, and 46.8% FA. ISI improved in all, but the strongest effect size was seen in FA ( D = 0.89, P < 0.001). Perceived wellness improved only in FA, and hours slept per night increased in all but more relevantly in FA and PA (both P < 0.001). In adjusted models, adherence to the interventions ISI decreased (improve) overtime only in FA ( aβ = −1.24, P = 0.005 vs. NA; aβ = −0.71, P = 0.349 for PA vs. NA). Conclusions: The introduction of multidimensional programs for SD can reduce the prevalence and severity of insomnia and improve sleep quality and wellness in PWH. Such approach should be integrated into daily multidisciplinary clinical practice for HIV care.