Identifying Opportunities for Antimicrobial Stewardship in a Tertiary Intensive Care Unit: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial stewardship (AMS) encompasses numerous interventions that seek to improve antimicrobial usage, as inappropriate use of antimicrobials may result in the promotion of antimicrobial resistance, patient harm, and increased costs. AMS is of particular interest in intensive care units (ICUs) where antimicrobial use is extensive. Few qualitative studies have sought to identify the perceived attitudes and beliefs of intensive care clinicians around AMS. Objectives: To understand ICU nursing and physician priorities and preferences around AMS and possible AMS interventions for implementation in the ICU. Methods: Using consecutive sampling, semi-structured one-to-one interviews were conducted with ICU nursing and physician staff at a tertiary hospital in BC, Canada. Results: Nine participants (seven nurses and two physicians) were interviewed, and themes were identified and categorized as: opportunities to improve AMS in the ICU, barriers to AMS in the ICU, and possible future AMS interventions for implementation in the ICU. Opportunities identified included: clinician activities (improved communication, de-escalation, ICU nurse assessment) and support (infectious disease and antibiotic experts, AMS presence). Barriers identified included: knowledge gaps (infectious disease and antibiotic knowledge, AMS awareness), AMS and ICU integration (nursing role in AMS, AMS efficacy in ICU), and environment (competing priorities, critical care context). Interventions identified included: organisational (EMR modifications, checklists, algorithms), learning (infectious disease and antimicrobial education, audit, and feedback), and nursing intervention (antibiotic review, prompting reassessment).
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».