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Enregistrement W4386030346 · doi:10.1503/cmaj.221732

Physician antimicrobial prescribing and patient outcomes on general medical wards: a multicentre retrospective cohort study

2023· article· en· W4386030346 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mark McIntyre, Sudipta Saha, Andrew M. Morris, Lauren Lapointe‐Shaw, Terence Tang, Adina Weinerman, Michael Fralick, Arnav Agarwal, Amol A. Verma, Fahad Razak

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuartileInterquartile rangeRetrospective cohort studyAntimicrobialHospital medicineEmergency medicineCohortAntimicrobial stewardshipCohort studyInternal medicineIntensive care medicinePediatricsAntibiotic resistanceAntibioticsConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Variability in antimicrobial prescribing may indicate an opportunity for improvement in antimicrobial use. We sought to measure physician-level antimicrobial prescribing in adult general medical wards, assess the contribution of patient-level factors to antimicrobial prescribing and evaluate the association between antimicrobial prescribing and clinical outcomes. METHODS: Using the General Medicine Inpatient Initiative (GEMINI) database, we conducted a retrospective cohort study of physician-level volume and spectrum of antimicrobial prescribing in adult general medical wards in 4 academic teaching hospitals in Toronto, Ontario, between April 2010 and December 2019. We stratified physicians into quartiles by hospital site based on volume of antimicrobial prescribing (days of therapy per 100 patient-days and antimicrobial-free days) and antibacterial spectrum (modified spectrum score). The modified spectrum score assigns a value to each antibacterial agent based on the breadth of coverage. We assessed patient-level differences among physician quartiles using age, sex, Laboratory-based Acute Physiology Score, discharge diagnosis and Charlson Comorbidity Index. We evaluated the association of clinical outcomes (in-hospital 30-day mortality, length of stay, intensive care unit [ICU] transfer and hospital readmission) with antimicrobial volume and spectrum using multilevel modelling. RESULTS: The cohort consisted of 124 physicians responsible for 124 158 hospital admissions. The median physician-level volume of antimicrobial prescribing was 56.1 (interquartile range 51.7-67.5) days of therapy per 100 patient-days. We did not find any differences in baseline patient characteristics by physician prescribing quartile. The difference in mean prescribing between quartile 4 and quartile 1 was 15.8 days of therapy per 100 patient-days (95% confidence interval [CI] 9.6-22.0), representing 30% higher antimicrobial prescribing in the fourth quartile than the first quartile. Patient in-hospital deaths, length of stay, ICU transfer and hospital readmission did not differ by physician quartile. In-hospital mortality was higher among patients cared for by prescribers with higher modified spectrum scores (odds ratio 1.13, 95% CI 1.04-1.24). INTERPRETATION: We found that physician-level variability in antimicrobial prescribing was not associated with differences in patient characteristics or outcomes in academic general medicine wards. These findings provide support for considering the lowest quartile of physician antimicrobial prescribing within each hospital as a target for antimicrobial stewardship.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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