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Enregistrement W2183117693 · doi:10.1093/ofid/ofu052.07

141Urine Culture Optimization: A Powerful Antimicrobial Stewardship Strategy

2014· article· en· W2183117693 sur OpenAlexaff
Barley Chironda, Jeff Powis

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto East General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobial stewardshipMedicineAntimicrobialStewardship (theology)Intensive care medicineMicrobiologyAntibioticsAntibiotic resistanceLawBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Inappropriate collection of urine cultures (UC) has the potential to increase the likelihood of antimicrobial prescription for asymptomatic bacteriuria. Antimicrobial overuse can lead to increased cost, mortality and morbidity related to antimicrobial resistance and Clostridium difficile. We postulated that a quality improvement strategy to optimize collection of UCs would effectively reduce the unnecessary use of antibiotics. Methods. The Antimicrobial Stewardship (ASP) team at our hospital initiated interventions aimed at optimizing UC collection in our Emergency Department(ED). Our interventions consisted of a creation of a Working Group involving the ED staff and an Infection Preventionist (IP) trained in Frontline Ownership (FLO) techniques. Thinking sessions involving staff were facilitated by the same IP utilizing FLO principles; the sessions reviewed process, policy and encouraged UC utilization dialogue. Session summaries and UC volume run charts were shared biweekly serving as continuous feedback to the ED. Antimicrobial use was determined through financial charge data and standardized as defined daily doses/1,000 patient days. Results. Pre-intervention UC rate was (0.09 per ED patient visit) compared to after intervention (0.06 per ED patient visit), representing a 24% reduction (p < 0.002) (Figure 1). Use of ciprofloxacillin in the ED from 9.8 to 8.0 (DDD/1,000 ED Visits) an 18 %(p = 0.02) reduction (Figure 2). Urine Culture (UC) testing reduction in the Emergency Department (ED) 2013 from pre-intervention UC rate was (0.09 per ED patient visit) compared to after intervention (0.06 per ED patient visit) a 24% reduction (p<0.002). A reduction of Ciprofloxacillin's Daily Defined Dose (DDD) for the Emergency Department in 2013 from pre-intervention mean 9.8 (DDD/1,000 ED Visits) to post intervention mean of 8.0(DDD/1,000 ED Visits) an 18 %( p=0.02) reduction Conclusion. Our intervention in the ED using FLO methodology, effectively reduced UC testing and in turn reduced the ciprofloxacin. Our novel intervention represents an upstream approach to ASP, capitalizing on frontline staff engagement in stewardship interventions. Optimizing microbiologic evaluation is an important stewardship tool to prevent inappropriate use of antimicrobial agents. Disclosures. All authors: No reported disclosures.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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