Appropriateness of antibiotic use in community hospitals in rural Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
Background: Surveillance of the appropriateness of antimicrobial prescribing can identify targets for quality improvement in antimicrobial stewardship. Our objective was to measure antibiotic prescription prevalence, indication, and appropriateness at three rural community hospitals in a 1-day point prevalence study. Methods: Inpatient antibiotic prescriptions given at three community hospitals on April 24, 2019 were provided by the hospital pharmacies. These prescriptions were analyzed using the Australian National Antimicrobial Prescribing Survey (NAPS) tool. Prescriptions were assessed by an infectious diseases physician and analyzed per prescription. Results: Eighty prescriptions given to 58 inpatients were included. Antibiotic treatment prevalence was 58/120 beds (48.3%), and overall appropriateness was 37/80 prescriptions (46.3%). The most prescribed antibiotics were ceftriaxone (17 [21.3%]; 47.1% appropriate), piperacillin-tazobactam (10 [12.5%]; 10.0% appropriate), and moxifloxacin (9 [11.3%]; 0% appropriate). The most common indications were respiratory tract infections (36 [45.0%]; 36.1% appropriate), skin and soft tissue infections (14 [17.5%]; 78.6% appropriate), and urinary tract infections (9 [11.3%]; 11.1% appropriate). Of the 80 prescriptions, 50 (62.5%) documented an indication, and 71 (88.8%) documented a stop or review date. Conclusions: We observed a high treatment prevalence and low appropriateness. Overall appropriateness was lower than in urban hospitals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».