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Enregistrement W3174868730 · doi:10.4212/cjhp.v75i1.3250

Patterns of Antimicrobial Use in an Outpatient Hemodialysis Unit

2022· article· en· W3174868730 sur OpenAlexaffvenue
Sylvia Sivarajahkumar, Miranda So, Andrew M. Morris, Charmaine E. Lok, Chaim M. Bell, Marisa Battistella

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialMedicineMedical prescriptionHemodialysisInternal medicineObservational studyCephalosporinRetrospective cohort studyAntibioticsDefined daily doseIntensive care medicineSurgeryEmergency medicinePharmacologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients receiving hemodialysis (HD) are at high risk of infections, including those caused by multidrug-resistant organisms. Given that antimicrobial exposure is a major risk factor for the emergence of these resistant organisms, minimizing inappropriate use is imperative. To optimize use, it is important to understand patterns of antimicrobial prescribing in this setting. Objectives: To measure antimicrobial use and to describe prescribing patterns among patients receiving outpatient HD. Methods: A retrospective observational case series study was performed in an outpatient HD unit from February to April 2017. Adults for whom at least 1 antimicrobial was prescribed were included. The primary outcome was total antimicrobial days of therapy (DOT) per 1000 patient-days. Secondary outcomes were the characteristics of the antimicrobial prescriptions, in terms of antimicrobial class, indication, purpose, route, and prescriber group. Results: Antimicrobials were prescribed for 53 (16%) of the 330 patients treated in the HD unit during the study period; the total number of prescriptions was 75. Antimicrobial use was 27.5 DOTs/1000 patient-days. Fluoroquinolones were the most frequently prescribed type of antimicrobial (n = 17, 23%), whereas the second most frequently prescribed were first-generation cephalosporins (n = 16, 21%). The most common indication was skin or soft-tissue infection (n = 14, 19%), followed by bloodstream infection (n = 13, 17%). Of the 75 antimicrobials, 48 (64%) were prescribed for empiric therapy, 19 (25%) for targeted therapy, and 8 (11%) for prophylaxis. Two-thirds of the antimicrobials prescribed (n = 50, 67%) were oral medications, and most (n = 72, 96%) were ordered by hospital prescribers. Conclusions: Antimicrobial use was common in this study setting, with 1 in 6 HD patients receiving this type of medication. The findings of this study create opportunities to standardize antimicrobial prescribing at the local level for common infections that occur in patients receiving outpatient HD. RÉSUMÉ Contexte : Les patients sous hémodialyse (HD) présentent un risque élevé d’infections, y compris celles provoquées par des organismes multirésistants. Étant donné que l’exposition aux antimicrobiens est un facteur de risque majeur pour l’émergence de ces organismes résistants, il est impératif de minimiser l’utilisation inappropriée. Pour optimiser l’utilisation, il importe de comprendre les tendances de prescription d’antimicrobiens dans ce contexte. Objectifs : Mesurer l’utilisation des antimicrobiens et décrire les schémas de prescription chez les patients recevant une HD ambulatoire. Méthodes : Une étude rétrospective de séries de cas a été réalisée dans une unité d’hémodialyse pour patients externes de février à avril 2017. Les adultes à qui au moins 1 antimicrobien avait été prescrit ont été inclus dans l’étude. Le paramètre d’évaluation principal était le nombre total de jours de traitement antimicrobien (JTA) pour 1000 jours-patients. Les paramètres secondaires étaient les caractéristiques des prescriptions d’antimicrobiens, en termes de classe d’antimicrobiens, d’indication, d’objectif, de voie d’administration et de groupe de prescripteurs. Résultats : Des antimicrobiens ont été prescrits à 53 (16 %) des 330 patients traités dans l’unité d’HD au cours de la période d’étude, pour un nombre total de prescriptions de 75. L’utilisation d’antimicrobiens était de 27,5 JTA/1000 jours-patients. Les fluoroquinolones étaient le type d’antimicrobien le plus fréquemment prescrit (n = 17, 23 %) et les céphalosporines de première génération (n = 16, 21 %) étaient le deuxième type. Une infection de la peau ou des tissus mous (n = 14, 19 %) était l’indication la plus courante, suivie d’une infection du sang (n = 13, 17 %). Sur les 75 antimicrobiens, 48 (64 %) ont été prescrits pour un traitement empirique, 19 (25 %) pour un traitement ciblé et 8 (11 %) pour une prophylaxie. Les deux tiers des antimicrobiens prescrits (n = 50, 67 %) étaient des médicaments oraux, et la plupart (n = 72, 96 %) ont été prescrits par des prescripteurs hospitaliers. Conclusions : L’utilisation d’antimicrobiens était courante dans le cadre de cette étude, où 1 patient sous HD sur 6 recevait ce type de médicament. Les résultats de cette étude créent des opportunités de normaliser la prescription d’antimicrobiens au niveau local pour les infections courantes qui surviennent chez les patients recevant une HD ambulatoire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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