Optimizing preoperative prophylaxis in patients with reported β-lactam allergy: a novel extension of antimicrobial stewardship
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Use of alternative second-line antibiotics is associated with adverse events in patients reporting β-lactam allergy. In the perioperative setting, we hypothesized that structured allergy histories, without the use of skin testing, can reduce alternative prophylactic antibiotic use. Objectives: Assess the impact of structured allergy histories on patients with self-reported β-lactam allergy (SRBA) undergoing elective surgical procedures. Methods: Structured allergy histories were performed by a pharmacist and reviewed with an infectious diseases physician. Patients were deemed safe to proceed with cefazolin prophylaxis if they did not describe a history of type I-mediated or severe reaction. Antibiotic prophylaxis orders (with approval by the surgical team) were scheduled into the computerized order entry system to be given prior to first incision of the operation. Results: Of the 485 patients with SRBA that underwent structured allergy histories, 117 (24.1%) reported a type I-mediated allergy history; 267 (55.1%) patients received cefazolin prophylaxis and none subsequently experienced an adverse reaction. After intervention implementation, the overall use of alternative antibiotic prophylaxis at Michael Garron Hospital (Toronto, Canada) among those with SRBA decreased from 81.9% to 55.9%. This drop was associated with the number of monthly assessments (P < 0.001) in a regression analysis. Conclusions: Using a simple structured history and the principles of prospective audit and feedback, we were able to increase the use of cefazolin perioperative prophylaxis without any serious adverse events and in the absence of skin testing or diagnostic challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle