Assessing the impact of antibiotic stewardship program elements on antibiotic use across acute-care hospitals: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Antibiotic use varies widely between hospitals, but the influence of antimicrobial stewardship programs (ASPs) on this variability is not known. We aimed to determine the key structural and strategic aspects of ASPs associated with differences in risk-adjusted antibiotic utilization across facilities. DESIGN: Observational study of acute-care hospitals in Ontario, Canada METHODS: A survey was sent to hospitals asking about both structural (8 elements) and strategic (32 elements) components of their ASP. Antibiotic use from hospital purchasing data was acquired for January 1 to December 31, 2014. Crude and adjusted defined daily doses per 1,000 patient days, accounting for hospital and aggregate patient characteristics, were calculated across facilities. Rate ratios (RR) of defined daily doses per 1,000 patient days were compared for hospitals with and without each antimicrobial stewardship element of interest. RESULTS: Of 127 eligible hospitals, 73 (57%) participated in the study. There was a 7-fold range in antibiotic use across these facilities (min, 253 defined daily doses per 1,000 patient days; max, 1,872 defined daily doses per 1,000 patient days). The presence of designated funding or resources for the ASP (RRadjusted, 0·87; 95% CI, 0·75-0·99), prospective audit and feedback (RRadjusted, 0·80; 95% CI, 0·67-0·96), and intravenous-to-oral conversion policies (RRadjusted, 0·79; 95% CI, 0·64-0·99) were associated with lower risk-adjusted antibiotic use. CONCLUSIONS: Wide variability in antibiotic use across hospitals may be partially explained by both structural and strategic ASP elements. The presence of funding and resources, prospective audit and feedback, and intravenous-to-oral conversion should be considered priority elements of a robust ASP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».