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Enregistrement W2900677181 · doi:10.1093/ofid/ofy210.280

269. De-Labeling of Allergies to Β-Lactam Antibiotics (De-LABeL) Program: Development and Pilot of an Inpatient Pediatric Program

2018· article· en· W2900677181 sur OpenAlexaff
Jacqueline Wong, Kathryn Timberlake, Adelle Atkinson, Michelle Science

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAllergyPharmacistPharmacyPediatricsIntervention (counseling)Drug allergyEmergency medicineFamily medicineImmunologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-reported β-lactam allergy (BLA) labels are common. The implementation of inpatient penicillin allergy testing in the adult setting has been shown to improve antimicrobial use. The impact of this intervention in the pediatric inpatient setting is unknown. We sought to develop and pilot an inpatient β-lactam allergy delabeling program in a pediatric tertiary-care center. In collaboration with the Allergy and Immunology, Infectious Diseases and Pharmacy Divisions, a De-Labeling of Allergies to Β-Lactams (De-LABeL) program has been developed for integration into routine patient care at the Hospital for Sick Children. The oral provocation challenge (OPC) was chosen as the delabeling intervention and the program has been piloted on the General Pediatric service. An algorithm was created to assist clinicians in identifying appropriate candidates for an inpatient OPC. Reported reactions were risk stratified using a systematic framework. A two-step OPC (10% followed by 90% of a weight-based treatment dose of the potential allergen) was used. Following the OPC, patient families received a letter to take to their primary care provider and pharmacist, to provide communication about the status of their BLA. During the 3-month pilot on the General Pediatric service, 32 children with a BLA label were assessed, and one-third of patients (n = 11, 34.4%) were delabeled. Four families declined the OPC. Nine patients (28.1%) were not eligible for an OPC based on the algorithm. The majority of the remaining patients (n = 6, 18.7%) could not complete the OPC during their admission and were referred for outpatient allergy assessment. All assessments were completed in less than 48 hours from the time of admission. No adverse events were observed during the OPCs. Preliminary data from the De-LABeL program pilot is promising and the feedback from knowledge users has been positive. The next phase will be program implementation hospital-wide. All authors: No reported disclosures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,830

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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