Evaluating the Relationship Between Hospital Antibiotic Use and Antibiotic Resistance in Common Nosocomial Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The relationship between hospital antibiotic use and antibiotic resistance is poorly understood. We evaluated the association between antibiotic utilization and resistance in academic and community hospitals in Ontario, Canada. METHODS We conducted a multicenter observational ecological study of 37 hospitals in 2014. Hospital antibiotic purchasing data were used as an indicator of antibiotic use, whereas antibiotic resistance data were extracted from hospital indexes of resistance. Multivariate regression was performed, with antibiotic susceptibility as the primary outcome, antibiotic consumption as the main predictor, and additional covariates of interest (ie, hospital type, laboratory standards, and patient days). RESULTS With resistance data representing more than 90,000 isolates, we found the increased antibiotic consumption in defined daily doses per 1,000 patient days (DDDs/1,000 PD) was associated with decreased antibiotic susceptibility for Pseudomonas aeruginosa (-0.162% per DDD/1,000 PD; P=.119). However, increased antibiotic consumption predicted increased antibiotic susceptibility significantly for Escherichia coli (0.173% per DDD/1,000 PD; P=.005), Klebsiella spp (0.124% per DDD/1,000 PD; P=.004), Enterobacter spp (0.194% per DDD/1,000 PD; P=.003), and Enterococcus spp (0.309% per DDD/1,000 PD; P=.001), and nonsignificantly for Staphylococcus aureus (0.012% per DDD/1,000 PD; P=.878). Hospital type (P=.797) and laboratory standard (P=.394) did not significantly predict antibiotic susceptibility, while increased hospital patient days generally predicted increased organism susceptibility (0.728% per 10,000 PD; P<.001). CONCLUSIONS We found that hospital-specific antibiotic usage was generally associated with increased, rather than decreased hospital antibiotic susceptibility. These findings may be explained by community origins for many hospital-diagnosed infections and practitioners choosing agents based on local antibiotic resistance patterns. Infect Control Hosp Epidemiol 2017;38:1457-1463.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».