The impact of antibiotic allergy labels on antibiotic exposure, clinical outcomes, and healthcare costs: A systematic review
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
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.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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