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Enregistrement W4405349268 · doi:10.4212/cjhp.3595

Antimicrobial Use among Adult Inpatients in Northern Canada, 2019–2021

2024· article· en· W4405349268 sur OpenAlexafffundvenueabout
Wallis Rudnick, Joëlle Cayen, Jessica J Bartoszko, Chris Bessey, John Conly, Ginette Dutrisac, Edith Lee, Darren Pasay, Linda Pelude, Alicia Rahier, Daniel J. G. Thirion

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Hospital Pharmacy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityNunavut Research InstituteFoothills Medical CentreAlberta Health ServicesUniversity of Northern British ColumbiaGovernment of Northwest TerritoriesHealth Sciences NorthPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaWorld Health OrganizationPfizer
Mots-clésAntimicrobialMedicineGeographyFamily medicineBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antimicrobial use data from inpatients in northern Canada suitable to inform stewardship programs are limited. Objective: As a special project of the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program, to describe antimicrobial use for inpatients in northern Canadian acute care hospitals. Methods: Participating acute care hospitals serving adult or mixed adult and pediatric populations in northern Canada submitted annual data on the use of all systemic antimicrobials from 2019 to 2021. Patient-day denominators were also submitted. Northern Canada was defined as the territories and Statistics Canada’s provincial north. Data were analyzed in terms of defined daily doses per 1000 patient days (DDD/1000pd), as per the Anatomical Therapeutic Chemical classification system. Antimicrobials were categorized using the World Health Organization’s AWaRe (Access/ Watch/Reserve) classification system. Results: Each year, 42–47 hospitals participated. More than 90% of participating hospitals were in Alberta or British Columbia. There was large variation in overall antimicrobial use between hospitals (e.g., interquartile range 429 to 779 DDD/1000pd in 2021). From 2019 to 2021, there was a 49% relative increase in antimicrobial use, from 401 to 596 DDD/1000pd (p = 0.11). Over the same period, the use of third- and first-generation cephalosporins increased by 80% and 64%, respectively; antimicrobials in the “Reserve” category increased from 0.4% to 2% of overall use. Conclusions: This study represents the largest collection of antimicrobial use data for inpatients in northern Canada to date. From 2019 to 2021, there was an increase in antimicrobial use of 195 DDD/1000pd, largely driven by increases in the use of third- and first-generation cephalosporins. The findings should be interpreted with caution, as results may not be generalizable to all northern hospitals. Keywords: antimicrobial use, hospital, surveillance RÉSUMÉ Contexte : Les données concernant l’utilisation d’agents antimicrobiens chez les patients hospitalisés dans le nord du Canada pouvant éclairer les programmes de gestion sont limitées. Objectif : Projet spécial de Programme canadien de surveillance des infections nosocomiales visant à décrire l’utilisation d’agents antimicrobiens chez les patients hospitalisés dans des hôpitaux de soins aigus dans le nord du Canada. Méthodologie : Les hôpitaux de soins aigus ayant participé au projet et qui servent une population adulte ou une population mixte composée d’adultes et d’enfants dans le nord du Canada ont soumis leurs données annuelles concernant l’utilisation de tous les agents antimicrobiens systémiques de 2019 à 2021. Les dénominateurs de jours-patients ont également été soumis. Le nord du Canada était défini comme les territoires et le nord provincial de Statistique Canada. Les données ont été analysées en termes de doses journalières définies par 1000 jours-patients (DJD/1000 jours-patients), selon le Système de classification anatomique, thérapeutique et chimique. Les agents antimicrobiens ont été répartis à l’aide du système de classification AWaRe de l’Organisation mondiale de la Santé : accès aux antibiotiques; antibiotiques à surveiller; antibiotiques de réserve. Résultats : Chaque année, entre 42 et 47 hôpitaux ont participé. Plus de 90 % de ces hôpitaux se situaient en Alberta ou en Colombie-Britannique. De grandes variations quant à l’utilisation d’agents antimicrobiens de manière générale ont été observées d’un hôpital à l’autre (par exemple, l’intervalle interquartile était de 429 à 779 DJD/1000 jours-patients en 2021). Entre 2019 et 2021, on a observé une augmentation relative de 49 % de l’utilisation d’agents antimicrobiens, qui est passée de 401 à 596 DJD/1000 jours-patients (p = 0,11). Pendant la même période, l’utilisation des céphalosporines de troisième et de première génération a augmenté respectivement de 80 % et 64 %; les agents antimicrobiens de la catégorie « Réserve » ont quant à eux augmenté, passant de 0,4 % à 2 % de l’utilisation globale. Conclusions : Cette étude constitue la plus grande collecte de données sur l’utilisation d’agents antimicrobiens chez les patients hospitalisés dans le nord du Canada à ce jour. Entre 2019 et 2021, on a observé une augmentation de 195 DJD/1000 jours-patients de l’utilisation de ces agents, une augmentation principalement due à une hausse de l’utilisation des céphalosporines de troisième et de première génération. Il convient d’interpréter ces résultats avec prudence, car ils peuvent ne pas être généralisables à tous les hôpitaux du Nord. Mots-clés : utilisation d’agents antimicrobiens, hôpital, surveillance

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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