Linking antimicrobial prescribing to antimicrobial resistance in the ICU: Before and after an antimicrobial stewardship program
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobials are an effective treatment for many types of infections, but their overuse promotes the spread of resistant microorganisms that defy conventional treatments and complicate patient care. In 2009, an antimicrobial stewardship program was implemented at Mount Sinai Hospital (MSH, Toronto, Canada). Components of this program were to alter the fraction of patients prescribed antimicrobials, to shorten the average duration of treatment, and to alter the types of antimicrobials prescribed. These components were incorporated into a mathematical model that was compared to data reporting the number of patients colonized with Pseudomonas aeruginosa and the number of patients colonized with antimicrobial-resistant P. aeruginosa first isolates before and after the antimicrobial stewardship program. Our analysis shows that the reported decrease in the number of patients colonized was due to treating fewer patients, while the reported decrease in the number of patients colonized with resistant P. aeruginosa was due to the combined effect of treating fewer patients and altering the types of antimicrobials prescribed. We also find that shortening the average duration of treatment was unlikely to have produced any noticeable effects and that further reducing the fraction of patients prescribed antimicrobials would most substantially reduce P. aeruginosa antimicrobial resistance in the future. The analytical framework that we derive considers the effect of colonization pressure on infection spread and can be used to interpret clinical antimicrobial resistance data to assess different aspects of antimicrobial stewardship within the ecological context of the intensive care unit.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle