Antimicrobial stewardship in the intensive care setting – a review and critical appraisal of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many antimicrobial stewardship programmes (ASPs) target the intensive care unit owing to high antimicrobial utilisation. In this review, we summarise and assess the quality of evidence supporting the implementation of various ASP strategies in the intensive care unit setting with a focus on publications between 2010 and 2015. METHODS: We searched Medline up to April 2015 and screened publications of interest for additional relevant articles. We grouped the strategies into four categories: audit and feedback, formulary restrictions, guidelines/clinical pathways, and procalcitonin. We used GRADE terminology to describe the quality of evidence. RESULTS AND CONCLUSIONS: We identified several studies reporting optimisation and reduction of antibiotic utilisation as well as cost reduction in all four strategies. Randomised controlled trials reviewing the role of procalcitonin demonstrate a moderate level of evidence. Given the lack of randomised controlled trials to support the role of guidelines, formulary restrictions, and audit and feedback, the level of evidence supporting these strategies is low. Importantly, there is no convincing evidence to support the main goal of ASP, namely to improve patient outcomes. Larger, rigorous long-term studies using a cluster randomised controlled trial or at least a controlled quasi-experimental design with time series are required to assess the impact of ASP on patient-important outcomes and on the emergence of resistance in the intensive care unit setting.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».