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Enregistrement W3100891479 · doi:10.1136/leader-2020-fmlm.90

90 Reduction of inappropriate antibiotic prescribing in a GP practice led by practice pharmacists

2020· article· en· W3100891479 sur OpenAlexaboutno aff
Farah Haque, Nabila Chaudhri

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical prescriptionMedicineAntibioticsAntimicrobial stewardshipAntibiotic StewardshipNicePharmacyFamily medicinePediatricsAntibiotic resistancePharmacologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Aim</h3> Establish: The proportion of total volume of antibiotics* The proportion of broad spectrum* antibiotics prescribed Ensure local targets were met (Please see results) despite a growing list size To promote antibiotic stewardship <h3>Methods</h3> CCG data on antibiotic prescribing was reviewed at regular intervals. Baseline data was taken from the period of July 2018 to December 2018. The CCG used EPACT data and adjusted per 1000 STARPU. The following actions were then taken as a result of this data: Antibiotic prescriptions were monitored on a weekly basis against NICE antibiotics guidelines. Prescriptions outside of this guidance were reviewed further for appropriateness. Learnings were shared with individual prescribers &amp; the wider team (there were approximately 100 prescribers at the practice in November 2018) Discouraging delayed antibiotic prescribing (improved access means patients are able to book subsequent appointments easily if necessary) These actions were driven by two practice pharmacists. <h3>Results</h3> Quantity of co-amoxiclav, cephalosporin and quinolone items*: The quantity reduced by 9 points*(36%) (p&lt;0.001)(Target &lt; 40) Quantity of total antibacterials*: The quantity reduced by 131* (30%) (p&lt;0.001)(Target &lt; 350) *Quantity per 1000 antibacterial STAR PU (From Hammersmith and Fulham CCG data) <h3>Discussion/conclusion</h3> All results were per 1000 registered users and were STAR PU adjusted (specific therapeutic age-sex related prescribing unit) allowing us to compare with other practices in the locality. Monitoring of antibiotics and sharing learnings on an ongoing basis by practice pharmacists has made a statistically significant impact on reducing the number of antibiotics prescribed and so assisted in antibiotic stewardship. Based on this we are sharing the learnings with our practices in Rwanda and Canada with an aim to safeguard antibiotic stewardship globally.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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Résumé présentoui

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