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Enregistrement W2753803281 · doi:10.1093/ofid/ofx163.570

A Longitudinal Four-year Pre-Post Intervention Study Evaluating the Use of an Antimicrobial Stewardship Application

2017· article· en· W2753803281 sur OpenAlexafffund
Richard J Medford, Siddhartha Srivastava, Gerald A. Evans

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAntimicrobial stewardshipMedicineIntervention (counseling)AntimicrobialClinical decision support systemRespiratory tract infectionsStewardship (theology)Emergency medicineHealth careAntibioticsIntensive care medicineInternal medicineAntibiotic resistanceRespiratory systemNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical decision support via the electronic health record (EHR) is a vital component of many antimicrobial stewardship initiatives. However, many developed and developing countries lack the necessary infrastructure to perform such tasks. We hypothesized that an antimicrobial stewardship application (app) targeted towards empiric antimicrobial therapy, along with local clinical guidelines/pathways would decrease utilization of our two most commonly over-used antibiotics, piperacillin-tazobactam (PTZ) and vancomycin (VAN). A four-year pre-post study was performed following the implementation of our antimicrobial stewardship web-based app. The app was introduced to those on medical services/wards and not to users on surgical services/wards. Comparative utilization of PTZ and VAN were subsequently measured among medical and surgical wards in the form of days of therapy (DOT) per 1,000 patient-days. Following the intervention period, annual VAN utilization among medical wards decreased from 171 DOT per 1,000 patient-days to 139 DOT per 1,000 patient-days, while increasing from 106 DOT per 1,000 patient-days to 126 DOT per 1,000 patient-days among surgical wards (Figure 1). Similarly, PTZ utilization decreased from 141 DOT per 1,000 patient-days to 80 DOT per 1,000 patient-days among medical wards, while increasing from 128 DOT per 1,000 patient-days to 132 DOT per 1,000 patient days among surgical wards (Figure 2). App analytics demonstrated an average user time of 2.68 minutes per session with the respiratory and urinary tract sections being the most commonly visited. In settings where EHR clinical decision support is not available, an antimicrobial stewardship app targeting empiric therapy can be used successfully to decrease utilization of inappropriate antibiotics. Future work will look at incorporating more comprehensive guidelines to help with clinical decision-making. Vancomycin utilization (days of therapy per 1,000 patient days). Piperacillin–tazobactam utilization (days of therapy per 1,000 patient days). All authors: No reported disclosures.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeEssai non randomisé
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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