Pneumonia Observational Incidence and Treatment: A Multidisciplinary Process Improvement Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little information is available on the types, causes, and treatment of pneumonia in intensive care unit patients in usual clinical practice. OBJECTIVE: To characterize treatment of patients with presumed pneumonia in a tertiary care intensive care unit and to identify potential areas for improvement in care. METHODS: In a prospective, cohort study, the sample consisted of all consecutive patients treated in an intensive care unit during a 3-month period. For patients with presumed pneumonia, data were collected on incidence of pneumonia, diagnostic investigations, microbial isolates, and antibiotics prescribed. RESULTS: Of 194 admissions, 73 patients were treated for pneumonia: 47 had community-acquired pneumonia; 12 had hospital-acquired pneumonia; 12 had ventilator-associated pneumonia, both early (7) and late (5); and 2 had intensive care unit-acquired pneumonia. Approximately 71% of patients had microbiological tests performed. Among 54 microbial isolates, 51.9% were gram-positive bacteria, 31.5% were gram-negative bacteria, and 9.3% were Candida species. The most commonly used antimicrobials were quinolones (54 of 192 prescriptions) and cephalosporins (33); each patient received a median of 3 antibiotics. CONCLUSIONS: Most cases of pneumonia were community acquired. The most common causative organisms were gram-positive cocci. Four quality improvement strategies were rationalization of antibiotic use during rounds, nurses' reporting of culture results, review of antibiotic appropriateness by a pharmacist, and redesign of the clinical information system.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».