Structure of Antimicrobial Stewardship Programs in Leading US Hospitals: Findings of a Nationwide Survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To examine antibiotic stewardship program (ASP) structure among high-performing hospitals and determine which components of the 2016 Infectious Diseases Society of America (IDSA)/Society for Hospital Epidemiology of America (SHEA) ASP guidelines are implemented at each site. METHODS: A survey of the highest-ranking hospitals, compiled from the 2015-2016 US News and World Report's Best Hospital Rankings, was conducted from August to December 2016. This corresponded to 138 adult and 62 pediatric unique hospitals. We inquired as to which components of the 2016 IDSA/SHEA ASP guidelines were implemented at each site. Appropriate persons at each hospital were emailed surveys after telephone or email conversations confirmed that they belonged to that hospital's ASP. RESULTS: Overall, 101 of 200 hospitals responded (51%). Of these, 82% (n = 83/101) had an active ASP, and 59% (n = 47/80) were active for more than 5 years. Most report to a committee rather than to an individual (n = 68/80, 85%), do not have their own budget (n = 42/80, 53%), and selectively implement IDSA/SHEA recommendations. Additionally, the majority of ASPs in top hospitals follow aspects of The Joint Commission Standards for Antimicrobial Stewardship, which were released after the survey was administered. CONCLUSIONS: Of leading US hospitals responding to our survey, >80% had an ASP, and most implemented the majority of commitments, interventions, and optimization strategies suggested by IDSA/SHEA. Understanding the structure of ASPs in these hospitals will assist other hospitals in program implementation.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle