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Enregistrement W4200410160 · doi:10.1093/ofid/ofab466.319

117. How Does Antimicrobial Stewardship Provider Role Affect Prospective Audit and Feedback Acceptance by the Attending Physician?

2021· article· en· W4200410160 sur OpenAlexaffabout
Keely Hammond, Justin A. Chen, Karen Doucette, Stephanie Smith, Dima Kabbani, Cecilia Lau, Serena Bains, Jackson J Stewart, Karen G Fong

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineAntimicrobial stewardshipMedical prescriptionPharmacistAuditPharmacyOdds ratioLogistic regressionEmergency medicineNursingInternal medicineAntibioticsAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Antimicrobial stewardship (AMS) teams are commonly multidisciplinary. The effect of AMS provider role on prospective audit and feedback (PAF) acceptance has previously been investigated with mixed results. PAF of restricted antimicrobials (carbapenems, linezolid, daptomycin, and tigecycline) in adult inpatients at our large Canadian academic centre has been performed since 2018. Actionable feedback is communicated via chart note plus one of a phone call, direct message, or in-person discussion with the most responsible physician of the attending team in order to optimize the prescription if deemed necessary. The objective of this study was to assess the effect of AMS provider role on PAF acceptance. Methods A 3 year retrospective review of all PAF events was undertaken. All audited prescriptions were included. Logistic regression was used to determine odds ratios for acceptance for individual AMS provider roles of pharmacist, physician, and supervised post-graduate physician trainee. Results Out of 1896 prescriptions audited, actionable feedback was provided to the most responsible physician in 731 (39%) cases. 677/731 (93%) of audited antibiotics were carbapenems. The overall acceptance rate was 82% (598/731). Acceptance rate and odds of acceptance based on AMS provider role were as follows: pharmacist alone 171/208 (82%), OR 1.04, 95% CI 0.70-1.59, physician alone 141/160 (88%), OR 1.85, 95% CI 1.12-3.20, pharmacist-physician duo 211/268 (79%), OR 0.73, 95% CI 0.50-1.07, and supervised post-graduate physician trainee 75/95 (79%), OR 0.81, 95% CI 0.48-1.41. Conclusion The overall acceptance rate was high. There was a higher odds of acceptance if an AMS physician was providing PAF alone, highlighting the importance of physician involvement. Disclosures Dima Kabbani, MD, AVIR Pharma (Grant/Research Support, Other Financial or Material Support, Speaker)Edesa Biotech (Scientific Research Study Investigator)Merck (Scientific Research Study Investigator)

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,755

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
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 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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