Rationale and development of a business case for antimicrobial stewardship programs in acute care hospital settings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial stewardship programs (ASPs) have been shown to reduce inappropriate antimicrobial use and its consequences. However, these programs lack legislative requirements in many places and it can be difficult to determine what human resources are required for these programs and how to create a business case to present to hospital administrators for program funding. The objectives of the current paper were to review legislative requirements and outline human resource requirements for ASPs, and to create a base business case for ASPs. Methods: A working group of antimicrobial stewardship experts from across Canada met to discuss the necessary components for creation of a business case for antimicrobial stewardship. A narrative review of the literature of the regulatory requirements and human resource recommendations for ASPs was conducted. Informed by the review and using a consensus decision-making process, the expert working group developed human resource recommendations based on a 1000 bed acute care health care facility in Canada. A spreadsheet based business case model for ASPs was also created. Results: Legislative and /or regulatory requirements for ASPs were found in 2 countries and one state jurisdiction. The literature review and consensus development process recommended the following minimum human resources complement: 1 physician, 3 pharmacists, 0.5 program administrative and coordination support, and 0.4 data analyst support as full time equivalents (FTEs) per 1000 acute care beds. Necessary components for the business case model, including the human resource requirements, were determined to create a spreadsheet based model. Conclusions: There is evidence to support the negative outcomes of inappropriate antimicrobial use as well as the benefits of ASPs. Legislative and /or regulatory requirements for ASPs are not common. The available evidence for human resource recommendations for ASPs using a narrative review process was examined and a base business case modelling scenario was created. As regulatory requirements for ASPs increase, it will be necessary to create accurate business cases for ASPs in order to obtain the necessary funding to render these programs successful.
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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 | 0,089 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,015 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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.
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 ».