Documenting the indication for antimicrobial prescribing: A retrospective observational study of long‐term care homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overuse of antimicrobials in residents of long-term care homes is common and can result in harm. Antimicrobial stewardship interventions are needed in the long-term care (LTC) homes setting to improve the appropriate use of antimicrobials. Previous literature has highlighted the importance of documenting antimicrobial indication as a strategy that contributes to improve antimicrobial use; however, there is a lack of evidence in LTC homes. This study examines the prevalence, clarity, and facility-level variability of antibiotic indication documentation in this setting. METHODS: This is an observational retrospective study of oral antibiotic prescriptions dispensed to 218 homes between January 1, 2021 and December 31, 2022 in Ontario, Canada. Indication was obtained from reviewing antibiotic prescription data. Clarity was determined by comparing documented indication to the National Antimicrobial Prescribing Survey (NAPS). Descriptive analysis was performed to examine the prevalence and clarity of indication documentation. Funnel plots were generated to examine variability in prevalence of indication documentation and clarity at the home level. RESULTS: Overall, 22.9% (7998/34,867) of prescriptions had an indication documented. The proportion of indications that were clear was 37% (2984/7998). The most common indications were for urinary (45%), skin and soft tissue (19.9%) and respiratory infections (15.0%). At the home level, the median prevalence of indication was 19.6% (interquartile range [IQR]: 10.8%-31.4%) and median prevalence of clear indications was 35.1% (IQR: 23.8%-42.9%). Funnel plots revealed substantial variability in indication prevalence with 46.3% of homes falling outside of 99% limits but minimal variability in indication clarity between homes with only 8.7% of homes outside of 99% control limits. CONCLUSIONS: There is an opportunity to increase both the prevalence and clarity of antibiotic prescriptions in LTC homes. Future work should focus on determining how best to support prescription indication documentation in this setting with consideration being given to prescription workflow and most common antibiotic prescription indications.
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 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».