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Enregistrement W2429234884 · doi:10.1371/journal.pone.0157671

Evaluating the Effectiveness of an Antimicrobial Stewardship Program on Reducing the Incidence Rate of Healthcare-Associated Clostridium difficile Infection: A Non-Randomized, Stepped Wedge, Single-Site, Observational Study

2016· article· en· W2429234884 sur OpenAlexafffundabout
Giulio DiDiodato, Leslie McArthur

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensRoyal Victoria Regional Health Centre
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipClostridium difficileObservational studyProspective cohort studyRate ratioEmergency medicineInternal medicineAntibioticsAntibiotic resistanceConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence rate of healthcare-associated Clostridium difficile infection (HA-CDI) is estimated at 1 in 100 patients. Antibiotic exposure is the most consistently reported risk factor for HA-CDI. Strategies to reduce the risk of HA-CDI have focused on reducing antibiotic utilization. Prospective audit and feedback is a commonly used antimicrobial stewardship intervention (ASi). The impact of this ASi on risk of HA-CDI is equivocal. This study examines the effectiveness of a prospective audit and feedback ASi on reducing the risk of HA-CDI. METHODS: Single-site, 339 bed community-hospital in Barrie, Ontario, Canada. Primary outcome is HA-CDI incidence rate. Daily prospective and audit ASi is the exposure variable. ASi implemented across 6 wards in a non-randomized, stepped wedge design. Criteria for ASi; any intravenous antibiotic use for ≥ 48 hrs, any oral fluoroquinolone or oral second generation cephalosporin use for ≥ 48 hrs, or any antimicrobial use for ≥ 5 days. HA-CDI cases and model covariates were aggregated by ward, year and month starting September 2008 and ending February 2016. Multi-level mixed effect negative binomial regression analysis was used to model the primary outcome, with intercept and slope coefficients for ward-level random effects estimated. Other covariates tested for inclusion in the final model were derived from previously published risk factors. Deviance residuals were used to assess the model's goodness-of-fit. FINDINGS: The dataset included 486 observation periods, of which 350 were control periods and 136 were intervention periods. After accounting for all other model covariates, the estimated overall ASi incidence rate ratio (IRR) was 0.48 (95% 0.30, 0.79). The ASi effect was independent of antimicrobial utilization. The ASi did not seem to reduce the risk of Clostridium difficile infection on the surgery wards (IRR 0.87, 95% CI 0.45, 1.69) compared to the medicine wards (IRR 0.42, 95% CI 0.28, 0.63). The ward-level burden of Clostridium difficile as measured by the ward's previous month's total CDI cases (CDI Lag) and the ward's current month's community-associated CDI cases (CA-CDI) was significantly associated with an increased risk of HA-CDI, with the estimated CDI Lag IRR of 1.21 (95% 1.15, 1.28) and the estimated CA-CDI IRR of 1.10 (95% CI 1.01, 1.20). The ward-level random intercept and slope coefficients were not significant. The final model demonstrated good fit. CONCLUSIONS: In this study, a daily prospective audit and feedback ASi resulted in a significant reduction in the risk of HA-CDI on the medicine wards, however, this effect was independent of an overall reduction in antibiotic utilization. In addition, the ward-level burden of Clostridium difficile was shown to significantly increase the risk of HA-CDI, reinforcing the importance of the environment as a source of HA-CDI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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