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Enregistrement W4200574557 · doi:10.1093/ofid/ofab466.351

149. Impact of Stewardship on Antibiotic Utilization Rates During the COVID-19 Pandemic: Successes and Challenges in a Regional Hospital

2021· article· en· W4200574557 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Macias, Jennifer Elgin, Donna Duerson, Cirle A. Warren

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicQuarter (Canadian coin)Antimicrobial stewardshipPsychological interventionPiperacillinAntibioticsAntibiotic StewardshipCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LevofloxacinHealth careEmergency medicineIntensive care medicineAntibiotic resistanceInternal medicineNursingInfectious disease (medical specialty)Microbiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Antibiotic stewardship (AS) is at the core of patient safety and prevention of antimicrobial resistance. Healthcare providers prescribe antibiotics for COVID-19 despite low rates of bacterial co-infection. Our regional hospital had antibiotic utilization (AU) rates higher than other health systems even prior to the emergence of SARS-Cov2. We analyzed the effect AS on AU during the pandemic. Total Antibiotic Utilization Rates Before and During COVID-19 Pandemic Methods Total and specific AU rates were benchmarked using BD MedMined’s medication analytics system from 2nd quarter 2019 to 1st quarter 2021. The AS team released yearly antibiogram and individual prescriber’s AU rates and performed weekly, and as needed, review of antibiotic ordering and feedback. To assist in appropriate prescribing decisions, remote educational sessions or mini-lectures and local antibiotic guidelines were developed during the pandemic period. AU rates were monitored quarterly to determine the effects of the AS interventions to prescribing practices. Results Total and specific AU rates were higher (up to 34% and 80%, respectively) in our index hospital compared to other non-teaching hospitals nationally prior to the pandemic. Total antibiotic utilization increased by only 5.5% in the 2nd quarter 2020, peak of AU during the pandemic. Total, vancomycin, piperacillin-tazobactam and quinolone utilization rates decreased by 19%, 41%, 38%, and 52%, respectively, at 1st quarter 2021 compared to 4th quarter 2019. Steeper decreases were noted with implementation of educational activities. Ceftriaxone use remained high and was 50% greater than comparator hospitals at 1st quarter 2021. Conclusion Although problematic during the COVID-19 pandemic, AS can have significant impact on provider prescribing practices and decrease total and specific antibiotic utilization rates. The use of ceftriaxone, an antibiotic commonly used for empiric bacterial coverage for community acquired pneumonia, presents as a continuing challenge. Disclosures All Authors: No reported disclosures

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,272 · 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

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Publié2021
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