Impact of Stress Ulcer Prophylaxis Algorithm Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the intensive care unit at Royal Victoria Hospital, we noted that drugs prescribed for stress ulcer prophylaxis were not always indicated or optimal. Accordingly, we implemented an algorithm for stress ulcer prophylaxis to guide the medical team in their decisions. The agents selected for the algorithm were intravenous famotidine and omeprazole suspension or tablets, depending on the available administration route. OBJECTIVE: To evaluate the impact of a treatment algorithm on the appropriateness of prescriptions for stress ulcer prophylaxis. METHODS: A quasi-experimental-type evaluative study was conducted based on a pre-/post-intervention design without a concurrent control group. A total of 555 complete admissions met the selection criteria; 303 patients formed the pre-intervention group, and 252 made up the post-intervention group (exposed to the treatment algorithm). RESULTS: After implementation of the algorithm, the proportion of inappropriate prophylaxis was decreased (95.7% vs 88.2%; p = 0.033). The number of days of inappropriate prophylaxis was also reduced significantly (p = 0.013), as was the cost per patient (p = 0.003) for all admissions. However, no difference was observed when the subgroup of patients who received prophylaxis alone was studied (p = 0.098 and p = 0.918). The presence of bleeding was similar in both groups. CONCLUSIONS: Introduction by pharmacists of a treatment algorithm for stress ulcer prophylaxis in intensive care units allows a reduction of inappropriate prescriptions and thus a reduction in the cost of drugs. The use of omeprazole suspension seems to be an alternative to intravenous histamine2-inhibitors; however, a large-scale study is necessary to confirm the efficacy and safety of proton-pump inhibitors administered by an enteral tube.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».