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Enregistrement W4224089959 · doi:10.4212/cjhp.v75i2.3093

A Point Prevalence Survey of Antimicrobial Usage in New Brunswick Hospitals

2022· article· en· W4224089959 sur OpenAlexaffvenueabout
Rachel Cormier, Tim MacLaggan, Daniel L. Landry, Rachel Harris, Andrew J. Flewelling

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensSaint John Regional HospitalDr. Georges-L.-Dumont University Hospital CentreHorizon Health NetworkVitalité Health NetworkMoncton HospitalDr. Everett Chalmers Regional Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurvey researchPoint (geometry)Family medicineMedicineGeographySocioeconomicsMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Prevalence surveys are useful tools for assessing the appropriateness of antimicrobial therapy. Objectives: The primary objective was to assess patterns of antimicrobial utilization and appropriateness in New Brunswick hospitals. The secondary objective was to assess the impact of hospital size and the presence of a penicillin allergy label on antimicrobial appropriateness. Methods: A point prevalence survey was conducted of inpatients taking 1 or more systemic antimicrobials during admission to hospitals in New Brunswick. A structured protocol and web-based data collection tool (National Antimicrobial Prescribing Survey) were used for this survey. Data regarding hospital size and presence of a penicillin allergy label were also collected. Antimicrobial utilization was assessed in terms of guideline compliance and appropriateness. Results were summarized descriptively. A χ2 analysis was performed to describe secondary outcomes. Results: Ten hospitals participated, and a total of 2200 patients were admitted at the time of the survey. The overall prevalence of antimicrobial use was 22.7% (500/2200). A total of 648 antimicrobials were ordered. The most frequently prescribed antimicrobials by class were first-generation cephalosporins (14.0%, 91/648), third-generation cephalosporins (11.3%, 73/648), and piperacillin–tazobactam (10.2%, 66/648). The most common indications for antimicrobial therapy were respiratory tract infections (27.3%, 177/648), urinary tract infections (12.2%, 79/648), and intra-abdominal infections (11.4%, 74/648). Compliance with local or regional treatment guidelines, where applicable, was 66.2% (188/284). Provincially, 68.1% (441/648) of the antimicrobial orders were deemed appropriate. Larger centres had substantially higher rates of appropriateness (p < 0.001). The presence of a penicillin allergy label had no impact on appropriateness (p = 0.21). Conclusions: Several opportunities for targeted interventions were identified to improve antimicrobial prescribing, including decreasing the use of broad-spectrum antimicrobials, increasing guideline compliance, and ensuring documentation of antimicrobial duration by prescribers. RÉSUMÉ Contexte : Les enquêtes de prévalence sont des outils utiles permettant d’évaluer la pertinence de la thérapie antimicrobienne. Objectifs : L’objectif principal consistait à évaluer les modèles d’utilisation des antimicrobiens et leur pertinence dans les hôpitaux du Nouveau- Brunswick. L’objectif secondaire consistait, quant à lui, à évaluer l’effet de la taille de l’hôpital et de la présence d’une étiquette indiquant une allergie à la pénicilline sur la pertinence des antimicrobiens. Méthodes : Une enquête ponctuelle a été menée auprès de patients hospitalisés prenant un ou plusieurs antimicrobiens systémiques lors de leur admission dans des hôpitaux du Nouveau-Brunswick. Un protocole structuré et un outil de collecte de données en ligne (National Antimicrobial Prescribing Survey, ou enquête nationale sur la prescription d’antimicrobiens) ont été utilisés pour cette enquête. Des données concernant la taille de l’hôpital et la présence d’une étiquette indiquant une allergie à la pénicilline ont aussi été recueillies. L’utilisation des antimicrobiens a été évaluée sur le plan de la pertinence et de la conformité aux lignes directrices. Les résultats ont été résumés de manière descriptive. Une analyse χ2 a été effectuée pour décrire les résultats secondaires. Résultats : Dix hôpitaux ont participé, et un total de 2200 patients ont été admis au moment de l’enquête. La prévalence globale de l’utilisation d’antimicrobiens était de 22,7 % (500/2200). Au total, 648 antimicrobiens ont été prescrits. Les antimicrobiens les plus fréquemment prescrits (par classe) étaient les céphalosporines de première génération (14,0 %, 91/648); les céphalosporines de troisième génération (11,3 %, 73/648); et la pipéracilline-tazobactam (10,2 %, 66/648). Les indications les plus courantes de l’antibiothérapie étaient les infections des voies respiratoires (27,3 %, 177/648), les infections des voies urinaires (12,2 %, 79/648) et les infections intra-abdominales (11,4 %, 74/648). Le respect des directives de traitement locales ou régionales, le cas échéant, était de 66,2 % (188/284). À l’échelle provinciale, 68,1 % (441/648) des ordonnances d’antimicrobiens ont été jugées appropriées. Les grands centres avaient des taux de pertinence sensiblement plus élevés (p < 0,001). La présence d’une étiquette indiquant une allergie à la pénicilline n’a eu aucun effet sur la pertinence (p = 0,21). Conclusions : Plusieurs occasions d’interventions ciblées ont été dégagées pour améliorer la prescription d’antimicrobiens, y compris la diminution de l’utilisation d’antimicrobiens à large spectre, une plus grande conformité aux lignes directrices et l’assurance que la durée de l’antimicrobien est consignée par les prescripteurs.

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)0,001
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 enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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'admission3
Résumé présentoui

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