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Enregistrement W2996637261 · doi:10.1093/cid/ciz1183

Impact of a Comprehensive Antimicrobial Stewardship Program on Institutional Burden of Antimicrobial Resistance: A 14-Year Controlled Interrupted Time-series Study

2019· article· en· W2996637261 sur OpenAlexaff
Christine Peragine, Sandra A N Walker, Andrew E. Simor, Alexander Kiss, Jerome A. Leis

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobial stewardshipMedicineRate ratioPoisson regressionInterrupted time seriesInterrupted Time Series AnalysisIncidence (geometry)AntimicrobialConfidence intervalAntibiotic resistanceAntibioticsInternal medicineEnvironmental healthPsychological interventionBiologyMicrobiologyPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) constitutes an international public health threat widely believed to result from excessive antimicrobial use (AMU). Numerous authorities have recommended antimicrobial stewardship programs (ASPs) to curb the selection of AMR, but there is a lack of data confirming this benefit. METHODS: A controlled interrupted time-series study spanning 14 years was performed to assess impact of a comprehensive hospital-based ASP that included pharmacist-led audit and feedback on institutional AMR. Patient-level microbiologic and AMU data were obtained from October 2002 to September 2016. Poisson regression models were used to identify changes in the incidence and trend of hospital-acquired (HA) antibiotic-resistant organisms (AROs) and multidrug-resistant organisms (MDROs). Changes in community-acquired (CA)-ARO, CA-MDRO, and inpatient AMU were assessed as controls and process outcomes. RESULTS: Statistically significant shifts in AMU, HA-ARO, and HA-MDRO trends coinciding with ASP implementation were observed, corresponding with a 9% reduction in HA-ARO burden (incidence rate ratio [IRR], 0.91 [95% confidence interval {CI}, .83-.99]; P = .03) and a 13% reduction in HA-MDRO burden (IRR, 0.87 [95% CI, .73-1.04]; P = .13) in the intervention period. In contrast, CA-ARO and CA-MDRO incidence continued to rise, with 40% (IRR, 1.40 [95% CI, 1.28-1.54]; P < .0001) and 68% (IRR, 1.68 [95% CI, 1.57-1.82]; P < .0001) increases in burden found, respectively. CONCLUSIONS: Implementation of a comprehensive ASP resulting in reduced AMU was associated with a significant reduction in institutional AMR, even though community AMR increased during the same period. These results confirm that ASPs play an important role in the fight against AMR.

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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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