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Enregistrement W2807290300 · doi:10.1093/cid/ciy480

Using In-depth History Screening as an Additional Method to Help Delabel Inappropriate β-Lactam Allergies

2018· letter· en· W2807290300 sur OpenAlexaff
A Vaisman, Janine McCready, Jeff Powis

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2018
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensToronto East General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergyIntensive care medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor—We commend Blumenthal et al [1] for their study demonstrating that self-reported β-lactam allergies are associated with poorer outcomes in the perioperative setting. This work adds to the growing literature showing the harms secondary to the use of alternative second-line therapies, which are often broader, costlier, more toxic, and less effective [2, 3]. Blumenthal et al also described several approaches to verifying the unreliable self-reported β-lactam allergies in the perioperative setting, including routine skin testing and specialist consultation and exposure to test doses of cefazolin [4, 5]. Unfortunately, these resources are not available expeditiously in many healthcare centers. We would like to highlight an additional method to help delabel inappropriate β-lactam allergies that is available to all clinicians—that of using in-depth history screening [6]. At our site, each patient presenting to the preoperative clinic with a reported β-lactam allergy underwent a brief assessment by a nurse or pharmacist to clarify the nature, timing, and precise exposure eliciting the reported allergy. Each assessment was reviewed with an infectious diseases physician and patients were deemed safe to proceed with β-lactam prophylaxis if they did not describe a history of type I/immunoglobulin E–mediated reaction or other severe reaction. Antibiotic prophylaxis orders (with approval by the surgical team) were scheduled into the computerized order entry system to be given before the first incision of the upcoming operation. We found, that, among 485 patients with self-reported β-lactam allergy, only 117 (24%) reported a history consistent with anaphylaxis, a figure smaller than that determined by Blumenthal et al [1] (approximately 40%). Using our assessment, 277 patients (57%) ended up receiving β-lactam prophylaxis, with none subsequently experiencing adverse reactions. After implementation of this process at our institution, the overall use of alternative antibiotic prophylaxis at our institution among those reporting a β-lactam allergy decreased from 82% to 56%, and this decrease was directly associated with the number of monthly assessments. Because access to skin testing and allergist consultation is not readily available for the large volumes of elective surgeries performed yearly in most centers, this interdisciplinary approach can provide an efficient solution to the problem well demonstrated by Blumenthal et al A simple screening tool using the principles of prospective audit and feedback can increase the use of β-lactam perioperative prophylaxis without any adverse events and without the use of skin testing. Potential conflicts of interest. All authors: No reported conflicts of interest. All authors have submitted the ICMJE Form for Disclosure of Potential Conflicts of Interest. Conflicts that the editors consider relevant to the content of the manuscript have been disclosed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0070,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,274 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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