Validating hospital antibiotic purchasing data as a metric of inpatient antibiotic use
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Antibiotic purchasing data are a widely used, but unsubstantiated, measure of antibiotic consumption. To validate this source, we compared purchasing data from hospitals and external medical databases with patient-level dispensing data. METHODS: Antibiotic purchasing and dispensing data from internal hospital records and purchasing data from IMS Health were obtained for two hospitals between May 2013 and April 2015. Internal purchasing data were validated against dispensing data, and IMS data were compared with both internal metrics. Scatterplots of individual antimicrobial data points were generated; Pearson's correlation and linear regression coefficients were computed. A secondary analysis re-examined these correlations over shorter calendar periods. RESULTS: Internal purchasing data were strongly correlated with dispensing data, with correlation coefficients of 0.90 (95% CI = 0.83-0.95) and 0.98 (95% CI = 0.95-0.99) at hospitals A and B, respectively. Although dispensing data were consistently lower than purchasing data, this was attributed to a single antibiotic at both hospitals. IMS data were favourably correlated with, but underestimated, internal purchasing and dispensing data. This difference was accounted for by eight antibiotics for which direct sales from some manufacturers were not included in the IMS database. The correlation between purchasing and dispensing data was consistent across periods as short as 3 months, but not at monthly intervals. CONCLUSIONS: Both internal and external antibiotic purchasing data are strongly correlated with dispensing data. If outliers are accounted for appropriately, internal purchasing data could be used for cost-effective evaluation of antimicrobial stewardship programmes, and external data sets could be used for surveillance and research across geographical regions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».