Cumulative Antimicrobial Susceptibility Data from Intensive Care Units at One Institution: Should Data Be Combined?
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative susceptibility test data (CSTD) are used to guide empirical antimicrobial therapy and to track trends in antibiotic resistance. The Clinical and Laboratory Standards Institute recommends reporting CSTD at least annually and sets the minimum number of isolates per reported organism at 30. To comply, many hospitals combine data from multiple intensive care units (ICUs); however, this may not be appropriate to guide empirical therapy because of variations in patient populations. In this study, susceptibility data for two different ICUs at a tertiary care hospital in Toronto, Canada, were used to create a traditional CSTD report, which combined data from different ICUs, and a rolling-average CSTD report, which pooled 2 years of data for each ICU separately. For simplicity, data for only the most common Gram-negative organisms (Escherichia coli,Pseudomonas aeruginosa) and the most relevant antibiotics (ciprofloxacin, piperacillin-tazobactam) were examined. With the rolling-average method, significant differences in susceptibility were seen between the ICUs in 50% of the organism-antimicrobial combinations. Furthermore, the 3% median year-over-year difference in susceptibilities seen for the 16 organism-antibiotic combinations by using the traditional method was lower than the 14% median difference seen for the 20 between-ICU within-year comparisons obtained using the rolling-average method. Changes in our selection of empirical antibiotics resulted from this revised approach, and our results suggest that pooling data from ICUs with different patient populations may not be appropriate. A rolling-average method may be an appropriate strategy for the creation of individual-unit CSTD reports.
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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 | 0,150 | 0,390 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».