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Enregistrement W3094951695 · doi:10.1017/ice.2020.831

Impact of Removal of Automatic 7-Day Stop Orders for Inpatient Antimicrobials

2020· article· en· W3094951695 sur OpenAlexfundno aff
Afia B Adu-Gyamfi, Keith Hamilton, Leigh Cressman, Ebbing Lautenbach, Lauren Dutcher

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMount Royal UniversityLondon Health Sciences CentreAlberta Health Services
Mots-clésMedicineDiscontinuationAntimicrobial stewardshipEmergency medicineAdverse effectAntimicrobialInterrupted Time Series AnalysisPediatricsAntibioticsInternal medicineAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Automatic discontinuation of antimicrobial orders after a prespecified duration of therapy has been adopted as a strategy for reducing excess days of therapy (DOT) as part of antimicrobial stewardship efforts. Automatic stop orders have been shown to decrease antimicrobial DOT. However, inadvertent treatment interruptions may occur as a result, potentially contributing to adverse patient outcomes. To evaluate the effects of this practice, we examined the impact of the removal of an electronic 7-day ASO program on hospitalized patients. Methods: We performed a quasi-experimental study on inpatients in 3 acute-care academic hospitals. In the preintervention period (automatic stop orders present; January 1, 2016, to February 28, 2017), we had an electronic dashboard to identify and intervene on unintentionally missed doses. In the postintervention period (April 1, 2017, to March 31, 2018), the automatic stop orders were removed. We compared the primary outcome, DOT per 1,000 patient days (PD) per month, for patients in the automatic stop orders present and absent periods. The Wilcoxon rank-sum test was used to compare median monthly DOT/1,000 PD. Interrupted time series analysis (Prais-Winsten model) was used to compared trends in antibiotic DOT/1,000 PD and the immediate impact of the automatic stop order removal. Manual chart review on a subset of 300 patients, equally divided between the 2 periods, was performed to assess for unintentionally missed doses. Results: In the automatic stop order period, a monthly median of 644.5 antibiotic DOT/1,000 PD were administered, compared to 686.2 DOT/1,000 PD in the period without automatic stop orders ( P < .001) (Fig. 1). Using interrupted time series analysis, there was a nonsignificant increase by 46.7 DOT/1,000 PD (95% CI, 40.8 to 134.3) in the month immediately following removal of automatic stop orders ( P = .28) (Fig. 2). Even though the slope representing monthly change in DOT/1,000 PD increased in the period without automatic stop orders compared to the period with automatic stop orders, it was not statistically significant ( P = .41). Manual chart abstraction revealed that in the period with automatic stop orders, 9 of 150 patients had 17 unintentionally missed days of therapy, whereas none (of 150 patients) in the period without automatic stop orders did. Conclusions: Following removal of the automatic stop orders, there was an overall increase in antibiotic use, although the change in monthly trend of antibiotic use was not significantly different. Even with a dashboard to identify missed doses, there was still a risk of unintentionally missed doses in the period with automatic stop orders. Therefore, this risk should be weighed against the modest difference in antibiotic utilization garnered from automatic stop orders. Funding: None Disclosures: None

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,440
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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