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Enregistrement W3119335254 · doi:10.4212/cjhp.v74i1.3037

Profile of Antimicrobial Use in the Pediatric Population of a University Hospital Centre, 2015/16 to 2018/19

2021· article· en· W3119335254 sur OpenAlexaffvenueabout
Lydia R Rahem, Bénédicte Franck, Hélène Roy, Denis Lebel, Philippe Ovetchkine, Jean‐François Bussières

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobialCefotaximePiperacillinAntimicrobial stewardshipPopulationPharmacyAmpicillinInternal medicineDefined daily doseTrimethoprimTazobactamPediatricsAntibioticsMedical prescriptionAntibiotic resistanceFamily medicineMicrobiologyImipenemPharmacologyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antimicrobial stewardship is a standard practice in health facilities to reduce both the misuse of antimicrobials and the risk of resistance. Objective: To determine the profile of antimicrobial use in the pediatric population of a university hospital centre from 2015/16 to 2018/19. Methods: In this retrospective, descriptive, cross-sectional study, the pharmacy information system was used to determine the number of days of therapy (DOTs) and the defined daily dose (DDD) per 1000 patient-days (PDs) for each antimicrobial and for specified care units in each year of the study period. For each measure, the ratio of 2018/19 to 2015/16 values was also calculated (and expressed as a proportion); where the value of this proportion was ≤ 0.8 or ≥ 1.2 (indicating a substantial change over the study period), an explanatory rating was assigned by consensus. Results: Over the study period, 94 antimicrobial agents were available at the study hospital: 70 antibiotics (including antiparasitics and antituberculosis drugs), 14 antivirals, and 10 antifungals. The total number of DOTs per 1000 PDs declined from 904 in 2015/16 to 867 in 2018/19. The 5 most commonly used antimicrobials over the years, expressed as minimum/maximum DOTs per 1000 PDs, were piperacillin-tazobactam (78/105), trimethoprim-sulfamethoxazole (74/84), ampicillin (51/69), vancomycin (53/68), and cefotaxime (55/58). In the same period, the care units with the most antimicrobial use (expressed as minimum/ maximum DOTs per 1000 PDs) were hematology-oncology (2529/2723), pediatrics (1006/1408), and pediatric intensive care (1328/1717). Conclusions: This study showed generally stable consumption of antimicrobials from 2015/16 to 2018/19 in a Canadian mother-and-child university hospital centre. Although consumption was also stable within drug groups (antibiotics, antivirals, and antifungals), there were important changes over time for some individual drugs. Several factors may explain these variations, including disruptions in supply, changes in practice, and changes in the prevalence of infections. Surveillance of antimicrobial use is an essential component of an antimicrobial stewardship program. RÉSUMÉ Contexte : La gestion des antimicrobiens est une pratique courante dans les centres hospitaliers afin de réduire l’utilisation inappropriée des antimicrobiens et le risque de résistance. Objectif : Décrire l’évolution de l’utilisation des antimicrobiens dans un centre hospitalier universitaire de 2015-16 à 2018-19. Méthodes : Dans cette étude rétrospective, descriptive et transversale, les dossiers pharmacologiques ont servi à déterminer le nombre de jours de traitement (NJT) et la dose définie journalière (DDD) par 1000 jours-présence (JP) pour chaque antimicrobien et pour chaque unité de soins par année de l’étude. Pour chaque mesure, on a également comparé le ratio de 2018-19 à celui de 2015-16, qui est exprimé en proportion; lorsque la valeur de cette proportion était ≤ 0,8 ou ≥ 1,2, ce qui indiquait un changement important durant la période de l’étude, une note explicative a été attribuée par consensus. Résultats : Durant la période à l’étude, 94 antimicrobiens ont été disponibles dans notre centre : 70 antibiotiques (dont les antiparasitaires et les antituberculeux), 14 antiviraux et 10 antifongiques. Le nombre total de NJT par 1000 JP a diminué de 904 en 2015-16 à 867 en 2018-19. Les cinq antimicrobiens utilisés le plus fréquemment et présentés en minimum / maximum de NJT par 1000 JP étaient les suivants : piperacilline-tazobactam (78/105), trimethoprim-sulfamethoxazole (74/84), ampicilline (51/69), vancomycine (53/68) et cefotaxime (55/58). Pendant la même période, les unités de soins qui faisaient la plus grande utilisation d’antimirobiens (exprimée en minimum / maximum de NJT par 1000 JP) étaient hématologie-oncologie (2529/2723), pédiatrie (1006/1408) et soins intensifs pédiatriques (1328/1717). Conclusions : Cette étude démontre une consommation stable d’antimicrobiens entre 2015-16 et 2018-19 dans un centre hospitalier universitaire mère-enfant canadien. Malgré le fait que la consommation entre les groupes d’antimicrobiens (antibiotiques, antiviraux, antifongiques) était stable, on a constaté d’importantes variations concernant certains médicaments individuels. Plusieurs facteurs peuvent expliquer cette variation, notamment des ruptures d’approvisionnement, des changements de pratique et des changements dans la prévalence d’infections. La surveillance de la consommation des antimicrobiens est une partie essentielle de tout programme d’antibiogouvernance.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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