Impact of Positive Feedback on Antimicrobial Stewardship in a Pediatric Intensive Care Unit: A Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
We hypothesized that antimicrobial stewardship (AMS) could be enhanced through positive feedback for the behaviors of healthcare professionals. This project aimed to reduce antimicrobial consumption in a Pediatric Intensive Care Unit (PICU) by >5%, with secondary aims to reduce broad-spectrum antimicrobial consumption, and processes related to AMS. Learning from Excellence is a positive feedback initiative conceptualized at our institution. METHODS: This project took place over 12 months (April 2017-March 2018) in a 31-bedded PICU. We identified and measured processes about AMS daily. Healthcare professionals, achieving success in these processes, received positive feedback via Learning from Excellence, during a 6 months intervention period. Selected reports were followed with appreciative inquiry interviews to reinforce positive feedback. We calculated antimicrobial consumption data from existing databases (antimicrobial doses dispensed divided by PICU bed-days). Health Care-Associated Infection (HCAI) rates were included as a balancing measure. RESULTS: Antimicrobial consumption was 6.5% lower during the intervention period compared with the matching period from the previous year. We reduced broad-spectrum antimicrobial (meropenem) consumption by 17.6%. Improvements in processes were mixed: a daily review of antimicrobials and documentation of antimicrobial prescription and administration significantly improved. Other processes failed to improve. HCAI rates did not change. CONCLUSIONS: Positive feedback can be used as a QI intervention to improve processes around AMS. This intervention may contribute to a reduction in antimicrobial consumption. Not all processes are impacted equally, and there may be a "dose-response" effect. Further evaluation would benefit from a trial study design in other settings.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».