OPTIMIS PRO – A Novel Algorithm to Improve Perioperative Antibiotic Administration
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The selection and dosing of surgical antimicrobial prophylaxis (SAP) to prevent surgical site infections (SSIs) is often improvisational and inappropriate in clinical settings resulting in increased risk of SSI. We therefore developed and implemented a novel computer decision support tool, OPTIMIS PRO (OPTIMIzing PROphylaxis), to improve appropriate SAP selection specific to each patient’s procedure and clinical context. Methods: This quality improvement study was conducted at a tertiary hospital network over 2 years, divided into pre-intervention (June 2021-June 2022) and post-intervention (June 2022-June 2023) periods. The intervention was a computer decision support tool programmed within the hospital’s health information system to provide patient-specific SAP recommendations based on four variables: procedure name, patient’s beta-lactam allergy status, MRSA status, and weight. Approximately 3046 unique surgical procedures were identified and a specific best practice SAP recommendation for each surgery was identified based on international practice guidelines, up-to-date literature, and panel expertise input from 14 surgical divisions at our institution. Safety of cefazolin prophylaxis among patients with self-reported beta-lactam allergy was established in the pre-operative clinic using a validated simple two-item questionnaire (Figure 1). During each standard preoperative preparation, a best practice SAP recommendation alert was then provided to the responsible anesthesiologist based on the inputs from the four aforementioned variables (Figure 2). To assess the impact of the OPTIMIS PRO tool on antibiotic prescribing, we retrospectively audited SAP selection before and after implementation, also assessing appropriateness for each of the specific inputs using evidence-based criteria. Results: Over 30 000 OPTIMIS PRO recommendation alerts were logged in the 12-month post-intervention period. A random sample audit of 408 surgical encounters were selected from the pre- and post-intervention period for analysis. Overall, appropriate antibiotic administration rose from 77% (161/208) to 92.5% (185/200) (x2=18.0, p < 0 .001) post-intervention. Usage of cefazolin among patients reporting a beta lactam allergy rose from 48% (16/33) to 100% (12/12). None of these 12 patients experienced adverse reactions as a result of beta lactam exposure. Appropriate antibiotic selection based on MRSA status was high pre- and post-implementation (98.4% vs 99.4%); but significant improvements were made for procedure-specific antibiotic selection (80.5 vs 94.5%; x2=19.3, p < 0 .001) and weight-based dosing (92.5% vs 98.4%; x2=7.45, p=0.006). Conclusion: In this first-ever intervention designed to direct SAP prescribing based on patient specific variables, we significantly improved appropriate SAP selection across a comprehensive list of surgical procedures. Future analysis should include assessing potential reductions in SSIs as result of using the support
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».