Evaluating Antimicrobial Use and Spectrum of Activity in Ontario Hospitals: Feasibility of a Multicentered Point Prevalence Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antimicrobial stewardship, a key component of an overall strategy to address antimicrobial resistance, has been recognized as a global priority. The ability to track and benchmark antimicrobial use (AMU) is critical to advancing stewardship from an organizational and provincial perspective. As there are few comprehensive systems in Canada that allow for benchmarking, Public Health Ontario conducted a pilot in 2016/2017 to assess the feasibility of using a point prevalence methodology as the basis of a province-wide AMU surveillance program. METHODS: Three acute care hospitals of differing sizes in Ontario, Canada, participated. Adults admitted to inpatient acute care beds on the survey date were eligible for inclusion; a sample size of 170 per hospital was targeted, and data were collected for the 24-hour period before and including the survey date. Debrief sessions at each site were used to gather feedback about the process. Prevalence of AMU and the Antimicrobial Spectrum Index (ASI) was reported for each hospital and by indication per patient case. RESULTS: Participants identified required improvements for scalability including streamlining ethics, data sharing processes, and enhancing the ability to compare with peer organizations at a provincial level. Of 457 patients, 172 (38%) were receiving at least 1 antimicrobial agent. Beta-lactam/beta-lactamase inhibitors were the most common (18%). The overall mean ASI per patient was 6.59; most cases were for treatment of infection (84%). CONCLUSIONS: This pilot identified factors and features required for a scalable provincial AMU surveillance program; future efforts should harmonize administrative processes and enable interfacility benchmarking.
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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 | 0,027 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».