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Enregistrement W2982115115 · doi:10.1093/ofid/ofz360.921

1057. The Impact of Temporary Suspensions of an Antimicrobial Stewardship Audit and Feedback Program on Antimicrobial Utilization of General Internal Medicine Inpatients

2019· article· en· W2982115115 sur OpenAlexaff
Cynthia Wong, Linda R. Taggart, Elizabeth Leung

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipAntimicrobialAuditPharmacistIntensive care unitEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicineAntibioticsFamily medicineAntibiotic resistancePharmacyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A goal of Antimicrobial Stewardship Programs (ASP) is to optimize antimicrobial use; many using audit and feedback (AAF). Although AAF decreases unnecessary target antimicrobial use, it is resource-intensive. As a result, temporary suspensions in AAF activity may occur from human resource limitations or other factors. We describe the impact of these temporary suspensions and intensity of care on antimicrobial utilization trends. Methods This retrospective study describes the initiation and temporary suspensions of AAF in the General Internal Medicine (GIM) unit at an urban teaching hospital. Data were collected over 65 months. During active-AAF, a dedicated ID trained clinical pharmacist and ID physician-reviewed antimicrobial use for all GIM patients and provided patient-specific advice to physicians. Antimicrobial use was measured by Defined Daily Doses (DDD) normalized per 1,000 patient-days. To assess the impact of temporary suspensions, data were compared in two ways: 1. All nonactive-AAF time-frames were compared with active AAF 2. Pre-ASP was compared with Post-ASP Initiation which includes suspension periods. To determine whether differences in trends were seen based on acuity level of the patients (identified at admission as benefiting from frequent monitoring), analyses were repeated after stratification of patients admitted to the Step-Up unit (GIM-SU) and the regular ward (GIM-W). Results Comparing nonactive AAF vs. active-AAF, significant changes (P < 0.05) in mean normalized DDD were observed for total antimicrobials (-19%), antipseudomonals (-21%) fluoroquinolones (−41%) and first-generation β lactams (−30%). Pre ASP vs. Post ASP comparisons showed similar but less pronounced trends. Following stratification to GIM-SU and GIM-W, greater variation in significant changes to targeted antimicrobials between comparisons was observed. Different significant antimicrobial changes were seen in SU vs. W. Conclusion Our results show that the temporary suspension of ASP AAF impacts antimicrobial utilization trends. Greater sustained decreases in targeted antimicrobials utilization were associated with active AAF. Stratification by patient acuity lead to increased variation in the impact on target antimicrobials and increased the impact of suspension. Disclosures 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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