1988. Impact of a Novel Pharmacist Practice Model on Antimicrobial Usage and Hospital-acquired Clostridium difficile (HACDI) Rates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Antimicrobial Stewardship Program (ASP) was implemented at our 425-bed community hospital in June of 2012. The ASP team, 1 pharmacist, and 1 infectious diseases physician reviewed all intensive care patients on antimicrobials as well as patients on select broad-spectrum antibiotics. In 2016, ASP expansion was undertaken without additional staffing using a novel unit pharmacist model. The effectiveness of in-house antimicrobial stewardship (AMS) training programs for unit pharmacists is not well described. We report the impact of our model on antimicrobial usage and HACDI rates. Methods In 2016, an extensive AMS training and certification program was developed for all unit pharmacists. The program consisted of learning modules, didactic lectures, competency assessments, and individual teaching by the ASP team. In 2017, the practice model was rolled out and the ASP team met with each pharmacist biweekly to review prospective audit and feedback cases with a focus on ceftriaxone and fluoroquinolones. Antimicrobial usage was tracked by defined daily doses (DDD) per 1,000 patient-days, as defined by the World Health Organization. HACDI rates per 1,000 patient-days were defined by the Ontario Ministry of Health and Long Term Care. Results Since the model launched in 2017 until March of 2019, total antimicrobial usage was decreased by 22% (P < 0.001), fluoroquinolones by 21% (P = 0.01), and ceftriaxone by 53% (P < 0.001). HACDI rates decreased from 0.30 to 0.16 cases per 1,000 patient-days (47%, P = 0.12) (Figure 1). Since ASP implementation in 2012, total antimicrobial usage has been reduced by 35% (P < 0.01), fluoroquinolones by 73% (P < 0.001), clindamycin by 70% (P = 0.05) and rates of HACDI by 73% (P < 0.0001) (Figure 2). Pseudomonas susceptibility rates improved (2012 vs. 2017) for meropenem (86% to 93%), ciprofloxacin (73% to 90%), and piperacillin–tazobactam (80 to 92%), but did not reach statistical significance. Conclusion To the best of our knowledge, this is the first description in the literature of an in-house AMS training and certification program for unit pharmacists and its impact on clinical outcomes. This novel approach creates a sustainable and staffing neutral practice model that effectively reduces unnecessary antimicrobial usage and HACDI, resulting in improved patient safety. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,000 | 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 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 ».