Trends in Antibiotic Use in a Large Children’s Hospital in London (United Kingdom): 5 Years of Point Prevalence Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antibiotics are commonly prescribed in paediatrics. As their excessive use contributes to adverse drug events, increased healthcare costs, and antimicrobial resistance, antimicrobial stewardship initiatives are essential to optimising medical care. These single-centre point prevalence surveys aimed to provide insights into antibiotic prescribing trends and identify targets for paediatric AMS activities. Methods: 14 point prevalence surveys were conducted from March 2016–April 2021, collecting data on antibiotic prescriptions, indication, adherence to guidelines, and route of administration. The UK adapted the World Health Organisation’s AWaRe classification-guided antibiotic categorization. Results: 32.5% of all inpatients were on at least one antimicrobial; this remained stable during all surveys (range: 20–44%, p = 0.448). Of all prescriptions, 67.2% had an end- or review-date, and the majority was for agents in the Watch category (46.8–70.5%). Amoxicillin and clavulanate were the most frequently prescribed antibiotics (20.8%), followed by gentamicin (15.3%). Approximately 28.8% of all prescriptions were for prophylactic indications, while 7.6% of the prescriptions were not adherent to the hospital guidelines. Conclusions: This study highlights the importance of ongoing monitoring and robust AMS initiatives to ensure prudent antibiotic prescribing in paediatric healthcare. It underscores the need for tailored guidelines, educational efforts, and targeted interventions to enhance the quality of antibiotic usage, ultimately benefiting both individual patients and public health.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».