The Development and Assessment of a Physician-Specific Antibiotic Usage and Spectrum Feedback Tool
Notice bibliographique
Résumé
Measuring antimicrobial usage is a hallmark of antimicrobial stewardship programs. Service –level antimicrobial consumption data is easily obtained but offers limited value to individual clinicians. More specific data via spot audit is resource intensive to collect and may not reflect true practice. Additionally, though clinicians may prescribe antimicrobials with differing frequency, there may also be variability in the choice and spectrum of antimicrobials prescribed. We developed an individualized multidimensional tool using available prescribing and dispensing data to enhance peer comparison and feedback on antimicrobial prescribing. Development was conducted in a 442-bed academic acute care hospital in the division of General Internal Medicine (GIM), in Toronto, Canada. Physician-specific antibiotic consumption data (DDD/100 patient days and DOT/100 patient days) was obtained between February 15th and August 24th, 2016. Summative spectrum of activity was calculated using a metric assigning a value from 0 to 60 to each antimicrobial and obtaining a weighted average of total antimicrobial prescribing by clinician (spectrum scorephysician, modified from Madaras-Kelly et al 2014). Mean antimicrobial consumption was 39.1 ± 13.5 DDD/100 patient-days and 38.5 ± 8.4 DOT/100 patient-days. There was significant variability between the lowest and highest prescribers in both the DDD and DOT (3.3-fold difference DDD/100 patient days, 2.2-fold difference DOT/100 patient days). Mean spectrum score was 23.7 ± 1.8 (approximating Second generation cephalosporins). Variability was also pronounced in this group with the minimum prescriber being 19.5 (equivalent to cefazolin) and maximum being 26.7 (more broad than ceftriaxone). Feedback of this data were given individually to clinicians with other prescribers de-identified. Physicians found the data to be easy to understand and acceptable for further use. Individualized feedback of summative antimicrobial consumption and spectrum provides insight to clinicians. This data can be considered to promote peer comparison and reflection of antimicrobial prescribing. This tool may also be helpful for benchmarking antibiotic usage within and between institutions. All authors: No reported disclosures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».