Evaluation of a <i>Clostridium difficile</i> infection management policy with clinical pharmacy and medical microbiology involvement at a major Canadian teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
WHAT IS KNOWN AND OBJECTIVE: Clostridium difficile infection (CDI) represents a spectrum of disease and is a significant concern for healthcare institutions. Our study objective was to assess whether implementation of a regional CDI management policy with Clinical Pharmacy and Medical Microbiology and Infection Control involvement would lead to an improvement in concordance in prescribing practices to an evidence-based CDI disease severity assessment and pharmacological treatment algorithm. METHODS: Conducted at a tertiary care teaching hospital, this two-phase quality assurance study consisted of a baseline retrospective healthcare record review of patients with CDI prior to the implementation of a regional CDI management policy followed by a prospective evaluation post-implementation. RESULTS AND DISCUSSION: One hundred and forty-one CDI episodes in the pre-implementation group were compared to 283 episodes post-implementation. Overall treatment concordance to the CDI treatment algorithm was achieved in 48 of 141 cases (34%) pre-implementation compared with 136 of 283 cases (48·1%) post-implementation (P = 0·01). The median time to treatment with vancomycin was reduced from five days to one day (P < 0·01), with median length of hospital stay decreasing from 30 days to 21 days (P = 0·01) post-implementation. There was no difference in 30-day all-cause mortality. WHAT IS NEW AND CONCLUSION: A comprehensive approach with appropriate stakeholder involvement in the development of clinical pathways, education to healthcare workers and prospective audit with intervention and feedback can ensure patients diagnosed with CDI are optimally managed and prescribed the most appropriate therapy based on CDI disease severity.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».