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Enregistrement W2982130754 · doi:10.1093/ofid/ofz360.999

1135. The 2018 Global Point Prevalence Survey of Antimicrobial Consumption and Resistance: Pediatric Results from 26 Canadian Hospitals

2019· article· en· W2982130754 sur OpenAlexaffabout
Marie-Astrid Lefebvre, Ann Versporten, Marie Carrier, Sandra Chang, Jeannette Comeau, Yannick Émond, Charles Frenette, Sarah Khan, Daniel L. Landry, Timothy MacLaggan, Trong Tien Nguyen, Tuyen Nguyen, Louis Valiquette, Dominik Mertz, Ines Pauwels, Herman Goossens

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and Maternal Infections
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesHorizon Health NetworkVitalité Health NetworkMcMaster UniversityUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeMontreal Children's HospitalDr. Georges-L.-Dumont University Hospital CentreIzaak Walton Killam Health CentreHôpital Maisonneuve-RosemontRichmond HospitalMcGill UniversityMcGill University Health CentreCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Mauricie-et-du-Centre-du-Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobialTazobactamAntibiotic resistancePiperacillinAntimicrobial stewardshipTrimethoprimMedical prescriptionInternal medicinePediatricsAntibioticsEmergency medicineEmpiric therapyIntensive care medicineImipenem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Inappropriate antimicrobial use (AMU) is strongly associated with antimicrobial resistance. The Global Point Prevalence Survey (Global-PPS) is a standardized tool that is used worldwide to characterize inpatient AMU. We report pediatric results from 26 Canadian hospitals that participated in the Global-PPS in 2018. Methods The survey was completed by each site on the Global-PPS website for all patients aged 0–17 years hospitalized in a neonatal or pediatric ward on a chosen day between January and December 2018. Data collected included ward type, demographics, antimicrobials prescribed, diagnosis, type of indication (community-acquired [CA] vs. healthcare-associated [HA]) and type of therapy (empiric vs. targeted). Quality indicators included guideline compliance, medical record documentation of diagnosis, antimicrobial stop/review date, and surgical prophylaxis (SP) duration. Results Of the 26 sites, 23 were mixed and 3 were pediatric hospitals, with data on 767 inpatients. Overall, 25.8% (n = 198) of patients received at least one antimicrobial, and 21.9% (n = 168) were on at least one antibiotic. The highest AMU was found in Hematology-Oncology (84%), Pediatric Intensive Care (55.3%) and surgical (42.1%) units. Of the 330 antimicrobial prescriptions, 40.9% were for CA infections, 23% for medical prophylaxis, 20% for HA infections and 2.7% for SP. The most commonly treated infections were sepsis (16%) and lower respiratory tract infection (12.1%). The top five prescribed antibiotics were aminopenicillins (20.4%), aminoglycosides (16.1%), third-generation cephalosporins (15.4%), piperacillin–tazobactam (7.5%) and trimethoprim-sulfamethoxazole (7.5%). Diagnosis and stop/review date were documented for 88.1% and 65.1% of prescriptions, respectively. Compliance to local guidelines was found in 91.5% of therapies. SP exceeded 24 hours in 88.9% of courses. Conclusion The Global-PPS generated Canada-wide data on inpatient pediatric AMU, which will allow hospitals to benchmark and develop local quality improvement interventions to enhance appropriate AMU. Targets for improvement include suboptimal antimicrobial stop/review date documentation and prolonged SP. 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 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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