Impact of Antibiotic De-Escalation on Antibiotic Consumption, Length of Hospitalization, Mortality, and Cost: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Overuse and misuse of antibiotics have led to the emergence of antibiotic-resistant bacteria and pose a significant threat due to adverse drug reactions, increased healthcare costs, and poor patient outcomes. Antibiotic stewardship programs, including antibiotic de-escalation, aim to optimize antibiotic use and to reduce the development of antibiotic resistance. This systematic review and meta-analysis aim to fill the gap by analyzing the current literature on the implications of antibiotic de-escalation in patients on antibiotic use, duration of hospital stay, mortality, and cost; to update clinical practice recommendations for the proper use of antibiotics; and to offer insightful information about the efficacy of antibiotic de-escalation. Based on the PRISMA 2020 recommendations, a comprehensive literature search was conducted using electronic databases and reference lists of identified studies. Eligible studies were published in English, conducted in humans, and evaluated the impact of antibiotic de-escalation on antibiotic consumption, length of hospitalization, mortality, or cost in hospitalized adult patients. Data were extracted using a standardized form, and the quality of included studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. The data from 25 studies were pooled and analyzed using the Revman-5 software, and statistical heterogeneity was evaluated using a chi-square test and I2 statistics. Among the total studies, seven studies were conducted in pediatric patients and the remaining studies were conducted in adults. The studies showed a wide range of de-escalation rates, with most studies reporting a rate above 50%. In some studies, de-escalation was associated with a decrease in antimicrobial utilization and mean length of stay, but the impact on overall cost was mixed. Our pooled analysis for mortality reported that a significant difference was observed between the de-escalation group and the non-de-escalation group in a random effect model (RR = 0.67, 95% CI 0.52–0.86, p = 0.001). The results suggest that de-escalation therapy can be applied in different healthcare settings and patient populations. However, the de-escalation rate varied depending on the study population and definition of de-escalation. Despite this variation, the results of this systematic review support the importance of de-escalation as a strategy to optimize antibiotic therapy and to reduce the development of subsequent antibiotic resistance. Further studies are needed to evaluate the impact of de-escalation on patient outcomes and to standardize the definition of de-escalation to allow for better comparison of studies.
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».