Safety, effectiveness and sustainability of a laboratory intervention to de-adopt culture of midstream urine samples among hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the safety, sustainability, and effectiveness of a laboratory intervention to reduce processing of midstream urine (MSU) cultures. DESIGN: Prospective observational cohort. SETTING: Medical and surgical inpatients in a tertiary-care hospital. PARTICIPANTS: The study included 1,678 adult inpatients with an order for MSU culture. METHODS: From 2013 to 2019, ordered MSU cultures were not processed unless the laboratory was called. Patients were interviewed on days 0 and 4; from 2017 to 2019, day-30 follow-up was added. Primary outcome was serious adverse events due to not processing MSU cultures. Secondary outcomes were nonserious adverse events due to not processing MSU cultures, rates of MSU cultures submitted, proportion of MSU cultures processed, proportion of patients prescribed urinary tract infection (UTI)-directed antibiotics, and laboratory workload. RESULTS: Among 912 and 459 patients followed to days 4 and 30, respectively, no serious adverse events attributable to not processing MSU cultures were identified. However, 6 patients (0.66%) had prolonged urinary symptoms potentially associated with not processing MSU cultures. We estimated that 4 patients missed having empiric antibiotics stopped in response to negative MSU cultures, and 99 antibiotic courses for asymptomatic bacteriuria (ASB) and 8 antibiotic-associated adverse events were avoided. The rate of submitted MSU samples and proportion of patients receiving empiric UTI-directed antibiotics did not change. The proportion of MSU cultures processed declined from 59% to 49% (P < .0001), and total laboratory workload was reduced by 185 hours. CONCLUSIONS: De-adopting the processing of MSU cultures from medical and surgical inpatient units is safe and sustainable, and it reduces antibiotic prescriptions for ASB at a cost of prolonged urinary symptoms in a small proportion of patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».