Developing a Tool for Prospective Assessment of Treatment Appropriateness in Urinary Tract Infections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle