Point prevalence survey of antimicrobial utilization in a Canadian tertiary-care teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Inappropriate antimicrobial use can promote antimicrobial resistance, which is associated with increased patient morbidity and mortality. Identifying the pattern of antimicrobial use can provide data from which targeted antimicrobial stewardship interventions can be made. The primary objective was to identify the prevalence of antimicrobial use at a tertiary care teaching hospital with both acute and long-term care patients. METHODS: A point prevalence study was conducted on July 19th, 2012. Data on antimicrobial utilization, indication for prescribing, duration of therapy, and frequency of infectious disease or antimicrobial stewardship consultations were collected using a customized integrated stewardship database (SPIRIT) and prospective chart review. RESULTS: One or more antimicrobial agents were ordered in 31% and 4% of acute care and long-term care patients, respectively. Respiratory and urinary tract infections were the most common indication for antimicrobial therapy in both acute and long-term care. About 25% of surgical prophylaxis orders were prescribed for greater than 24h. CONCLUSION: This prospective point prevalence survey provided important baseline information on antimicrobial use within a large tertiary care teaching hospital and identified potential targets for future antimicrobial stewardship initiatives. A multi-center point prevalence survey should be considered to identify patterns of antimicrobial use in Canada and to establish the first steps toward international antimicrobial surveillance.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».