Promoting Antibiotic Stewardship and Implementation of Sepsis Pathway in the Emergency Department: A Quality Improvement Initiative
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Sepsis is a preventable cause of mortality and presents challenges in triage and management. The Surviving Sepsis Campaign care bundles improve patient outcomes; however, non-compliance with guidelines, understaffing, and scarcity of training opportunities undermine care quality in resource-limited countries. We aimed to implement the sepsis hour-1 care bundle in the emergency department of a tertiary-care hospital in Pakistan and develop hospital antimicrobial guidelines. Methods The baseline assessment included a survey of knowledge and confidence in sepsis management and a retrospective audit of inpatient medical records. The inclusion criteria were age ≥ 18 years with a systemic inflammatory response score ≥ 2 or a National Early Warning Score ≥ 3. Improvement strategies included (a) educational intervention, (b) adult sepsis screening tool and sepsis 1-hour bundle checklist, and (c) recommendations for empirical antibiotics. These were implemented and assessed via Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles: (a) multi-tiered educational campaigns, (b) implementation of hospital protocols/guidelines, and (c) antimicrobial policy and sustainability. The process measures were hour-1 bundle components and the outcome measures were in-hospital mortality, ICU admission, length of hospital stay, and ICU stay. Results The baseline survey revealed that the majority of participants had formal training and felt confident in managing septic patients but none of the respondents had used a sepsis scoring system, and only 29.4% had used an hour-1 bundle previously. There was a sustained improvement in bundle compliance from 0% at baseline to 57.7% at PDSA-3. Inappreciable variation (p > 0.05) was reflected in the length of hospital and ICU stay and in-hospital mortality, whereas ICU admission decreased insignificantly (p > 0.05). The antimicrobial therapy practice, as per the guidelines, increased remarkably (p < 0.05). Conclusion Regular training and feedback are pivotal for practice change, yet integrating structured screening tools and bundled checklists into current workflows can significantly improve compliance.
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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 | 0,016 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».