Antimicrobial Stewardship in Pediatric Emergency Medicine: A Narrative Exploration of Antibiotic Overprescribing, Stewardship Interventions, and Performance Metrics
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic overprescribing is prevalent in pediatric emergency medicine, influenced by clinician-caregiver dynamics and diagnostic uncertainties, and poses substantial risks such as increasing antibacterial resistance, adverse drug reactions, and increased healthcare expenditures. While antimicrobial stewardship programs have proven effective in optimizing antibiotic use within inpatient healthcare settings, their implementation in pediatric emergency medicine presents specific challenges. Existing biomarkers like white blood cell count, C-reactive protein, procalcitonin, and presepsin have limitations in their ability to distinguish (serious) bacterial infections from other etiologies of fever. Furthermore, rapid antigen detection tests and guidelines aimed at guiding antibiotic prescriptions for children have not consistently reduced unnecessary antibiotic use. To improve antibiotic prescribing practices, potential strategies include the utilization of decision support tools, audit and feedback, establishing follow-up procedures, implementing safety netting systems, and delivering comprehensive training and supervision. Notably, host genome signatures have also gained attention for their potential to facilitate rapid and precise diagnoses of inflammatory syndromes. Standardized metrics are crucial for evaluating antimicrobial use within pediatric healthcare settings, enabling the establishment of benchmarks for assessing antibiotic utilization, quality enhancement initiatives, and research endeavors.
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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 | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».