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Enregistrement W2745412579 · doi:10.1093/ofid/ofx163.1237

An Offer You Can’t Refuse: Clinical Impact of Accepting or Rejecting a Recommendation from an Antibiotic Stewardship Program

2017· article· en· W2745412579 sur OpenAlexaffabout
Alex Carignan, Adam Mercier, Julie Perron, Vincent Nault, Isabelle Alarie, Cybèle Bergeron, Mathieu Beaudoin, Louis Valiquette

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipPiperacillin/tazobactamPsychological interventionDosingLogistic regressionIntensive care unitEmergency medicinePharmacistAuditCohortRetrospective cohort studyAntibioticsIntensive care medicinePiperacillinInternal medicineFamily medicinePharmacyAntibiotic resistanceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The outcomes associated with the acceptance or refusal of a recommendation from an antimicrobial stewardship program (ASP) on an individual level have not been studied yet. Our objective was to compare the clinical characteristics and mortality of patients for whom a recommendation from an ASP, based on prospective audit and feedback and triggered by a computerized decision support system, was accepted or refused. We performed a retrospective cohort study of all hospitalized adult patients who received intravenous or oral antimicrobials in two tertiary care hospitals in Canada between 2014 and 2016, and for whom a recommendation was issued by an ASP. We identified 1,251 recommendations throughout the study period. Among the recommendations made by the pharmacist to prescribers, 1,144 (91.5%) were accepted. The most frequent interventions were immediate scheduling end of treatment (n = 364, 29%), dosing/frequency adjustments (n = 321, 26%), streamlining (n = 251, 20%), and switching from intravenous to oral therapy (n = 247, 20%). The antimicrobials most frequently targeted by recommendations were piperacillin/tazobactam (n = 273, 22%) and fluroquinolones (n = 267, 21). Overall, the length of the antimicrobial targeted by the recommendation was significantly shorter when a recommendation was accepted (0.37 days vs. 2.11 days; P < .001). In the multiple logistic regression analysis, the independent risk factors associated with in-hospital mortality were the Charlson score, issuance of a recommendation for a patient in the intensive care unit, the duration between admission and the recommendation, issuance of a recommendation in 2016 (compared with 2014), and age of the patient. A recommendation issued on a fluoroquinolone or oral penicillin/first generation cephalosporin was associated with lower odds of mortality. After adjustment, refusal of a recommendation by the attending physician was associated with a higher, albeit nonsignificant, risk of mortality (AOR, 1.81; 95% CI, 0.89–3.68; P = .10). The duration of the antimicrobial treatment was significantly shorter when a recommendation triggered by an ASP program was accepted. This decrease in antimicrobial duration was not associated with increased mortality. J. Perron, Lumed Inc., the company that commercializes APSS: Shareholder, Shareholder; V. Nault, Lumed Inc., the company that commercializes APSS: Shareholder, Shareholder; M. Beaudoin, Lumed Inc., the company that commercializes APSS: Shareholder, Shareholder; L. Valiquette, Lumed Inc., the company that commercializes APSS: Shareholder, Shareholder

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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