Multifaceted intervention to optimize antibiotic use for intra-abdominal infections
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Implementing evidence-based practice guidelines is challenging. We used a multifaceted, continuous educational approach to disseminate an up-to-date internal guideline adapted from published guidelines for management of intra-abdominal infections (IAI). PATIENTS AND METHODS: The intervention consisted of continuing educational sessions, internal guideline pocket cards and posters with collaboration among all key stakeholders starting in December 2010. We emphasized risk stratification and the use of ceftriaxone/metronidazole for treatment of low-risk IAI, and discouraged the use of fluoroquinolones due to the high local resistance rates. We then compared patients with IAI before the intervention (April-November 2010) to those after implementation of the guideline (April-November 2011) in a surgical unit at a tertiary care teaching hospital in Hamilton, Ontario, Canada. Antibiotic use was measured in in-hospital days of antibiotic therapy (DOT) per 1000 patient days (PD). RESULTS: 152 and 145 patients with IAI were included in the pre- and post-intervention periods, respectively. There was a significant reduction in the proportion of patients who received ciprofloxacin therapy from 74% to 34% (OR 0.18, 95% CI 0.11-0.31) and in DOT/1000 PD from 221 to 74 (OR 0.3, 95% CI 0.2-0.3). Also, a reduction in the DOT/1000 PD for piperacillin/tazobactam was seen (from 116 to 67; OR 0.6, 95% CI 0.5-0.7). There was an increase in the use of ceftriaxone from 1.3% to 53% of patients (OR 85, 95% CI 20-515) and from 6 to 92 DOT/1000 PD (OR 17, 95% CI 10-25). This change in practice was sustained over >2 years since the end of the active intervention, as shown in the unit-wide antimicrobial utilization data. CONCLUSIONS: A multifaceted intervention aimed at all key stakeholders resulted in a high adherence to evidence-based treatment guidelines for IAI and has initiated a sustained culture change in prescribing of antibiotics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».