Sustained impact of a computer-assisted antimicrobial stewardship intervention on antimicrobial use and length of stay
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: : Prospective audit and feedback interventions are the core components of an antimicrobial stewardship programme. Herein, we describe the sustained impact of an antimicrobial stewardship programme, based on a novel clinical decision-support system (Antimicrobial Prescription Surveillance System; APSS), on antimicrobial use and costs, hospital length of stay (LOS) in days and the proportion of inappropriate antimicrobial prescriptions. Methods: A quasi-experimental, retrospective study was conducted using interrupted time series between 2008 and 2013. Data on all hospitalized adults receiving antimicrobials were extracted from the data warehouse of a 677 bed academic centre. The intervention started in August 2010. Prospective audit and feedback interventions, led by a pharmacist, were triggered by APSS based on deviations from published and local guidelines. Changes in outcomes before and after the intervention were compared using segmented regression analysis. Results: APSS reviewed 40 605 hospitalizations for 35 778 patients who received antimicrobials. The intervention was associated with a decrease in the average LOS (level change -0.92, P < 0.01; trend -0.08, P < 0.01; intercept 11.4 days), antimicrobial consumption in DDDs/1000 inpatient days (level change -32.4, P < 0.01; trend -1.12, P < 0.02; intercept 243 DDDs per 1000 days of hospitalization), antimicrobial spending in Canadian dollars (level change -19 649, P = 0.01; trend -1881, P < 0.01; intercept $74 683) and proportion of non-concordance with local guidelines for prescribing antimicrobials (level change -2.3, P = 0.04; intercept 41%). Conclusions: The implementation of the APSS-initiated strategy was associated with a positive impact on antimicrobial use and spending, LOS and inappropriate prescriptions. The high rate of accepted interventions may have contributed to these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».