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Enregistrement W2593594182 · doi:10.1542/peds.2016-3231

Impact of a National Guideline on Antibiotic Selection for Hospitalized Pneumonia

2017· article· en· W2593594182 sur OpenAlexaff
Derek J. Williams, Matt Hall, Jeffrey S. Gerber, Mark I. Neuman, Adam L. Hersh, Thomas V. Brogan, Kavita Parikh, Sanjay Mahant, Anne J. Blaschke, Samir S. Shah, Carlos G. Grijalva

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Center for Advancing Translational SciencesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineGuidelinePneumoniaIntensive care medicineAntibioticsSelection (genetic algorithm)Internal medicineMicrobiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: We evaluated the impact of the 2011 Pediatric Infectious Diseases Society/Infectious Diseases Society of America pneumonia guideline and hospital-level implementation efforts on antibiotic prescribing for children hospitalized with pneumonia. METHODS: We assessed inpatient antibiotic prescribing for pneumonia at 28 children’s hospitals between August 2009 and March 2015. Each hospital was also surveyed regarding local implementation efforts targeting antibiotic prescribing and organizational readiness to adopt guideline recommendations. To estimate guideline impact, we used segmented linear regression to compare the proportion of children receiving penicillins in March 2015 with the expected proportion at this same time point had the guideline not been published based on a projection of a preguideline trend. A similar approach was used to estimate the short-term (6-month) impact of local implementation efforts. The correlations between organizational readiness and the impact of the guideline were estimated by using Pearson’s correlation coefficient. RESULTS: Before guideline publication, penicillin prescribing was rare (<10%). After publication, an absolute increase in penicillin use was observed (27.6% [95% confidence interval: 23.7%–31.5%]) by March 2015. Among hospitals with local implementation efforts (n = 20, 71%), the median increase was 29.5% (interquartile range: 19.6%–39.1%) compared with 20.1% (interquartile rage: 9.5%–44.5%) among hospitals without such activities (P = .51). The independent, short-term impact of local implementation efforts was similar in magnitude to that of the national guideline. Organizational readiness was not correlated with prescribing changes. CONCLUSIONS: The publication of the Pediatric Infectious Diseases Society/Infectious Diseases Society of America guideline was associated with sustained increases in the use of penicillins for children hospitalized with pneumonia. Local implementation efforts may have enhanced guideline adoption and appeared more relevant than hospitals’ organizational readiness to change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,431
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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