Developing a Tool for Prospective Assessment of Treatment Appropriateness in Urinary Tract Infections
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial resistance is an increasingly serious threat to global public health. Antimicrobial stewardship programs need to identify inappropriate antibiotic use patterns and offer practical recommendations to prescribers and institutions. Urinary tract infection (UTI) is a common syndrome for which a standardized tool would be useful when treatment appropriateness is assessed. To date, few UTI treatment assessment tools have been published, and the available tools do not support appropriateness assessment against published guidelines, or consistent adjudication from one auditor to another. Objective: To develop a tool for auditing UTI antibiotic therapy that assesses treatment appropriateness based on guideline concordance, and with high inter-rater reliability. Methods: An audit tool was developed iteratively by the local antimicrobial stewardship team. Two auditors used the tool to adjudicate treatment appropriateness in a sample of UTI cases against local treatment guidelines. Inter-rater agreement was estimated with Cohen’s kappa statistic. Results: The final design of the tool had individual sections for evaluating five aspects of treatment appropriateness, depending on the stage at which a patient was in his or her course of antibiotic therapy: diagnosis, empiric therapy, culture-directed therapy, route of antimicrobial administration, and duration of therapy. A total of 50 cases were assessed; among these, the two auditors agreed on 45 cases (90% agreement). The estimated kappa was 0.8. Conclusion: A unique tool with substantial inter-rater agreement was developed for assessing appropriateness of antimicrobial therapy in UTI. The process and design features that were outlined can be adapted by other antimicrobial stewardship programs to monitor antimicrobial use and improve quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,155 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».