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Enregistrement W2996112071 · doi:10.4212/cjhp.v72i6.2945

Implementation of a Clinical Decision Support Tool to Improve Antibiotic IV-to-Oral Conversion Rates at a Community Academic Hospital

2019· article· en· W2996112071 sur OpenAlexaffvenue
Tiffany Kan, Derrick Kwan, Thomas Chan, Pavani Das, Sumit Raybardhan

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionAntimicrobial stewardshipMedicineAntibioticsAuditClinical decision support systemIntervention (counseling)NursingAntibiotic resistanceDecision support systemBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTBackground: Antibiotic IV-to-oral (IV–PO) conversion is a key initiative of antimicrobial stewardship programs. Guidelines and education are commonly described interventions to promote IV–PO conversion; however, technological interventions may be more effective in changing practice. Objective: To determine the impact of a clinical decision support (CDS) tool on the adoption and sustainability of an antibiotic IV–PO conversion program at a community-academic hospital.Methods: A quasi-experimental study consisting of 3 phases was conducted. During phase 1, the pre-intervention antibiotic IV–PO conversion rate was determined. During phase 2, the IV–PO conversion policy was updated, education was provided to pharmacists and physicians, and a post-intervention evaluation was conducted. During phase 3, a CDS tool was developed to generate real-time electronic alerts prompting pharmacists to assess antibiotic therapy, and post-intervention audits were performed 1 month, 3 months, and 15 months after implementation of the tool. Pantoprazole IV–PO conversion was assessed during each phase as a non-equivalent dependent variable. The primary outcome was the proportion of patients eligible for IV–PO conversion who were switched to oral therapy. Results: Of 332 patients receiving targeted IV antibiotic therapy during the overall study period, 122 (37%) met the criteria for IV–PO conversion. The phase 2 IV–PO conversion rate of 35% (9/26) was comparable to the pre-intervention rate of 29% (10/35) (p = 0.61). Implementation of the CDS tool significantly increased the conversion rate to 78% (14/18), an increase that was sustained at 3 months (71% [17/24]) and 15 months (74% [14/19]) after implementation (p < 0.05 for all comparisons with phases 1 and 2). Pantoprazole conversion rates were similar across all phases.Conclusions: Implementation of the CDS tool was effective in improving and sustaining antibiotic IV–PO conversion rates and enhancing policy compliance beyond the effects of policy revision and education. Refinement of both the policy and the tool is warranted to maximize adoption of the IV–PO conversion program.RÉSUMÉContexte: Le passage de l’antibiothérapie par voie intraveineuse (IV) à la voie orale (PO) (IV-PO) est une initiative clé des programmes de gestion des antimicrobiens. On a communément recours à des formations et à des lignes directrices pour encourager le passage d’une voie à l’autre; cependant, les interventions technologiques sont parfois plus efficaces pour favoriser le changement de pratique. Objectif : Déterminer l’impact d’un outil d'aide à la décision clinique (ADC) sur l’adoption et la viabilité d’un programme de conversion IV-PO dans un hôpital universitaire.Méthodes : Une étude quasi expérimentale en trois phases a été menée. La première phase a permis la détermination du taux de conversion IV-PO avant l’intervention. La deuxième phase concernait l’actualisation de la politique de conversion IV-PO, la formation des pharmaciens et médecins et la conduite d’une évaluation après l’intervention. La troisième phase a vu le développement d’un outil ADC qui génère des alertes électroniques en temps réel pour inciter les pharmaciens à évaluer l’antibiothérapie. Des évaluations ont en outre été effectuées 1 mois, 3 mois et 15 mois après la mise en place de l’outil. Le passage de l’administration du pantoprazole par voie intraveineuse (IV) à voie orale (PO) a été évalué au cours de chaque phase comme une variable dépendante non équivalente. Le résultat principal fut la proportion de patients admissibles à la conversion IV–PO qui ont été orientés vers un traitement par voie orale.Résultats : Des 332 patients recevant une antibiothérapie ciblée par voie intraveineuse (IV) pendant l’étude, 122 (37 %) répondaient au critère de la conversion IV–PO. Le taux de conversion IV–PO de 35 % (9/26) de la phase 2 était comparable au taux avant l’intervention de 29 % (10/35)(p = 0,61). La mise en place de l’outil ADC a grandement augmenté le taux de conversion, qui est passé à 78 % (14/18) : une augmentation maintenue trois mois (71 % [17/24]) et 15 mois (74 % [14/19]) après la mise en place (p < 0,05 par rapport aux phases 1 et 2). Les taux de conversion du pantoprazole étaient similaires durant toutes les phases.Conclusions : La mise en place de l’outil ADC a permis d’améliorer et de maintenir les taux de conversion IV–PO et de renforcer le respect des politiques au-delà des effets de la révision des politiques et de la formation à celles-ci. Le perfectionnement de la politique et de l’outil se justifie pour maximiser l’adoption du programme de conversion IV–PO.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,335 · 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.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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