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Enregistrement W2130844691 · doi:10.1186/cc11854

An antimicrobial stewardship program improves antimicrobial treatment by culture site and the quality of antimicrobial prescribing in critically ill patients

2012· article· en· W2130844691 sur OpenAlexafffund
Christina M. Katsios, Lisa Burry, Sandra B. Nelson, Tanaz Jivraj, Stephen E. Lapinsky, Randy S. Wax, Sangeeta Mehta, Chaim M. Bell, Andrew M. Morris

Notice bibliographique

RevueCritical Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensLakeridge HealthQueen's UniversityMount Sinai HospitalUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaPfizer
Mots-clésMedicineAntimicrobialAntimicrobial stewardshipRegimenIntensive care medicineAntibiotic resistanceEmergency medicineAntibioticsInternal medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Increasing antimicrobial costs, reduced development of novel antimicrobials, and growing antimicrobial resistance necessitate judicious use of available agents. Antimicrobial stewardship programs (ASPs) may improve antimicrobial use in intensive care units (ICUs). Our objective was to determine whether the introduction of an ASP in an ICU altered the decision to treat cultures from sterile sites compared with nonsterile sites (which may represent colonization or contamination). We also sought to determine whether ASP education improved documentation of antimicrobial use, including an explicit statement of antimicrobial regimen, indication, duration, and de-escalation. METHODS: We retrospectively analyzed consecutive patients with positive bacterial cultures admitted to a 16-bed medical-surgical ICU over 2-month periods before and after ASP introduction (April through May 2008 and 2009, respectively). We evaluated the antimicrobial treatment of positive sterile- versus nonsterile-site cultures, specified a priori. We reviewed patient charts for clinician documentation of three specific details regarding antimicrobials: an explicit statement of antimicrobial regimen/indication, duration, and de-escalation. We also analyzed cost and defined daily doses (DDDs) (a World Health Organization (WHO) standardized metric of use) before and after ASP. RESULTS: Patient demographic data between the pre-ASP (n = 139) and post-ASP (n = 130) periods were similar. No difference was found in the percentage of positive cultures from sterile sites between the pre-ASP period and post-ASP period (44.9% versus 40.2%; P = 0.401). A significant increase was noted in the treatment of sterile-site cultures after ASP (64% versus 83%; P = 0.01) and a reduction in the treatment of nonsterile-site cultures (71% versus 46%; P = 0.0002). These differences were statistically significant when treatment decisions were analyzed both at an individual patient level and at an individual culture level. Increased explicit antimicrobial regimen documentation was observed after ASP (26% versus 71%; P < 0.0001). Also observed were increases in formally documented stop dates (53% versus 71%; P < 0.0001), regimen de-escalation (15% versus 23%; P = 0.026), and an overall reduction in cost and mean DDDs after ASP implementation. CONCLUSIONS: Introduction of an ASP in the ICU was associated with improved microbiologically targeted therapy based on sterile or nonsterile cultures and improved documentation of antimicrobial use in the medical record.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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