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Enregistrement W2620307620 · doi:10.1371/journal.pone.0178434

Every antibiotic, every day: Maximizing the impact of prospective audit and feedback on total antibiotic use

2017· article· en· W2620307620 sur OpenAlexafffund
Tonya Campbell, Melissa Decloe, Suzanne Gill, Grace Ho, Janine McCready, Jeff Powis

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto East General Hospital
Organismes subventionnairesDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipAntibioticsProspective cohort studyEmergency medicineInterrupted Time Series AnalysisUnivariate analysisAntibiotic StewardshipAntimicrobialInternal medicineMultivariate analysisAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The success of antimicrobial stewardship is dependent on how often it is completed and which antimicrobials are targeted. We evaluated the impact of an antimicrobial stewardship program (ASP) in three non-ICU settings where all systemic antibiotics, regardless of spectrum, were targeted on the first weekday after initiation. METHODS: Prospective audit and feedback (PAAF) was initiated on the surgical, respiratory, and medical wards of a community hospital on July 1, 2010, October 1, 2010, and April 1, 2012, respectively. We evaluated rates of total antibiotic use, measured in days on therapy (DOTs), among all patients admitted to the wards before and after PAAF initiation using an interrupted time series analysis. Changes in antibiotic costs, rates of C. difficile infection (CDI), mortality, readmission, and length of stay were evaluated using univariate analyses. RESULTS: Time series modelling demonstrated that total antibiotic use decreased (± standard error) by 100 ± 51 DOTs/1,000 patient-days on the surgical wards (p = 0.049), 100 ± 46 DOTs/1,000 patient-days on the respiratory ward (p = 0.029), and 91 ± 33 DOTs/1,000 patient-days on the medical wards (p = 0.006) immediately following PAAF initiation. Reductions in antibiotic use were sustained up to 50 months after intervention initiation, and were accompanied by decreases in antibiotic costs. There were no significant changes to patient outcomes on the surgical and respiratory wards following intervention initiation. On the medical wards, however, readmission increased from 4.6 to 5.6 per 1,000 patient-days (p = 0.043), while mortality decreased from 7.4 to 5.0 per 1,000 patient-days (p = 0.001). CDI rates showed a non-significant declining trend after PAAF initiation. CONCLUSIONS: ASPs can lead to cost-effective, sustained reductions in total antibiotic use when interventions are conducted early in the course of therapy and target all antibiotics. Shifting to such a model may help strengthen the effectiveness of ASPs in non-ICU settings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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