Use of a treatment protocol in the management of community-acquired lower respiratory tract infection
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to examine the impact of an antimicrobial prescribing protocol on clinical and economic outcome measures in hospitalized patients with community-acquired lower respiratory tract infection (LRTI). The study was performed as a prospective controlled clinical trial within the medical wards at Antrim Area Hospital, Northern Ireland. Data were collected on all hospitalized adult patients with a primary diagnosis of LRTI during the period December 1994 to February 1995 (normal hospital practice; control group; n = 112). After an LRTI management protocol (medical, microbiological and pharmacy staff) had been developed, all hospitalized adult patients with a primary diagnosis of LRTI over the period December 1995 to February 1996 formed the intervention group (treated according to the protocol; n = 115). The results showed a statistically significant impact of the protocol in terms of clinical and economic outcome measures. Patients treated using the algorithmic prescribing protocol had significant reductions in length of hospital stay (geometric mean 4.5 versus 9.2 days), iv drug administration (34.8% versus 61.6%), duration of iv therapy (geometric mean 2.1 versus 5.7 days) and treatment failures (7.8% versus 31.3%). Healthcare costs were also significantly reduced. The use of the protocol was a major factor in streamlining the prescribing of antimicrobial therapy for community-acquired LRTI and led to more cost-effective patient management.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».