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Enregistrement W3093252011 · doi:10.1017/ice.2020.1229

The impact of antibiotic allergy labels on antibiotic exposure, clinical outcomes, and healthcare costs: A systematic review

2020· review· en· W3093252011 sur OpenAlexaboutno aff
Nathan M. Krah, Trahern W. Jones, Joanita Lake, Adam L. Hersh

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineAllergyAntibioticsSystematic reviewMEDLINEIntensive care medicinePopulationSpecialtyHealth carePediatricsFamily medicineEnvironmental healthImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: A growing body of evidence suggests that antibiotic allergy labels as documented in medical records are a risk factor for poor clinical outcomes. In this systematic review, we aimed to determine how antibiotic allergy labels influence 3 domains: antibiotic use and exposure, clinical outcomes, and healthcare-related costs. DESIGN: We performed a systematic review to identify studies reporting outcomes in patients with antibiotic allergy labels compared to nonallergic counterparts. The search included PubMed, EMBASE, Cochrane CENTRAL, EBSCO, Cochrane Database of Abstracts of Reviews of Effects and Web of Science. Two reviewers independently screened studies for inclusion and abstracted data. Studies were graded using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Study outcomes included antibiotic use, clinical outcomes, and economic outcomes. RESULTS: In total, 41 studies met our criteria for inclusion. These studies varied in medical specialty, patient population, healthcare delivery system, and design, but most were conducted among adults age >18 years (85%) in the inpatient setting (82.5%). Among 34 studies examining antibiotic exposure, 32 (94%) found that patients with antibiotic allergy labels received more broad-spectrum antibiotics. Moreover, 31 studies examined clinical outcomes such as length of hospitalization, ICU admission, hospital readmission, multidrug-resistant or opportunistic infection, or mortality, and 27 (87%) found that allergy-labeled patients had at least 1 negative outcome. Of 9 studies examining healthcare costs, 7 (78%) found that allergy-labeled patients incurred significantly higher drug or hospital-related costs. CONCLUSIONS: Antibiotic allergy labels have negative effects on antibiotic use, clinical outcomes, and economic outcomes in a variety of clinical settings and populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,010
Bibliométrie0,0110,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,367 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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