Auto‐Substitutions to Optimize Perioperative Antimicrobial Prophylaxis: Pre‐Post Intervention Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appropriate administration of perioperative antibiotics can prevent antimicrobial resistance, adverse drug events, surgical site infections, and increased costs to the health care system for many surgeries in Otolaryngology-Head and Neck Surgery (OHNS). OBJECTIVE: The objective of the study is to achieve 90% compliance with evidence-based perioperative antibiotic prophylaxis guidelines among elective surgical procedures in OHNS. METHODS: The pre-intervention group consisted of patients undergoing elective surgical procedures in the 13 months prior to the interventions (September 2019-2020) whereas the post-intervention group comprised patients undergoing elective procedures during the 8 months following the implementation (October 2020-May 2021). The 4 Es of knowledge translation and the Donabedian framework were used to frame the study. Components of the intervention included educational grand rounds and automatic substitutions in electronic health records. In June 2021, a survey of staff and residents assessed the self-reported perception of following evidence-based guidelines. RESULTS: Compliance with antimicrobial prophylaxis guidelines were evaluated based on agent and dose. The overall compliance improved from 38.8% pre-intervention to 59.0% post-intervention (p < 0.001). Agent compliance did not improve from pre- to post-intervention, that is, 60.7% to 62.8%, respectively, (p = 0.68), whereas dose compliance improved from 39.6% to 89.2% (p < 0.001). Approximately 78.5% of survey respondents felt that they strongly agreed or agreed with always following evidence-based antimicrobial prophylaxis guidelines. CONCLUSION: Compliance with antimicrobial prophylaxis guidelines improved, primarily due to increased dosing compliance. Future interventions will target agent compliance and selected procedures with lower compliance rates. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Laryngoscope, 133:3403-3408, 2023.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».