Establishing obstetrics-specific metrics and interventions for antimicrobial stewardship
Notice bibliographique
Résumé
Background: To describe baseline antimicrobial stewardship (AMS) metrics and apply AMS interventions in an inpatient obstetrical population. Methods: From October 2018 to October 2019, our tertiary-care obstetrical center reviewed components of our AMS program, which included: (1) antimicrobial consumption data, (2) point prevalence surveys (PPS), and (3) prospective audit and feedback. We reviewed institutional data for antimicrobial consumption from the pharmacy database. Detailed point prevalence surveys were conducted for all antimicrobial prescriptions on two predefined dates each month. Daily audits and feedback assessed the appropriateness of all non-protocolized antimicrobials. Results: Our average antimicrobial length of therapy (LOT) was 12 days per 100 patient-days, where erythromycin (2.33), amoxicillin (2.28), and ampicillin (1.81) were the greatest contributors. Point prevalence surveys revealed that 28.8% of obstetrical inpatients were on antimicrobials, of which 11.2% were inappropriate. Protocolized antimicrobials were 62% less likely ( p = 0.027) to be inappropriate. From 565 audited prescriptions, 110 (19.5%) resulted in feedback, where 90% of recommendations were accepted and implemented. The most common reasons for interventions include incorrect dosage, recommending a diagnostic test before continuing antimicrobials, and changing antimicrobials based on specific culture and sensitivity. Conclusions: Antimicrobial use in obstetrics is unique compared to general inpatients. We provide a baseline set of metrics for AMS at our obstetrical center intending to lay the groundwork for AMS programming in our discipline. Antimicrobial protocolization, as well as audit and feedback, are feasible interventions to improve antimicrobial prescribing patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».