P-1132. Patient Pre-Selection Improves Efficiency and Acceptability of Antimicrobial Audit-and-Feedback Rounds in a Neonatal Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Audit-and-Feedback Rounds (AFR) are an effective way of evaluating the appropriateness of antimicrobials in inpatient settings, but they are time- and resource-intensive. In our 52-bed tertiary care neonatal intensive care unit (NICU), AFR methodology was modified in that pharmacists would pre-select patients to be discussed, in order to focus on value-added discussions. This observational study describes the impact of this intervention on key AFR metrics.Figure 1.Percentage of NICU patients on systemic antimicrobials who were discussed at audit-and-feedback rounds, pre- and post-intervention. Methods Since October 2019, the NICU team and an Infectious Diseases (ID) physician met weekly to review all patients on systemic antimicrobials at the time of AFR. The ID physician assessed the appropriateness of antimicrobials and made recommendations to the team. Pharmacists prospectively collected data on the duration of AFR, reasons for inappropriate prescriptions, recommendations made, and adherence to recommendations 24 hours later. To improve efficiency, from September 2021 on, it was agreed that pharmacists would select out some patients from the discussion list as they were considered by default to be on appropriate therapy: those followed by the ID service; neonates on empiric ampicillin and an aminoglycoside for early-onset sepsis; and those on prophylactic antimicrobials if already reviewed once before.Figure 2.Percentage of antimicrobial stewardship recommendations accepted by NICU team, assessed 24 hours post-rounds. Results In the pre-intervention period (Oct 2019 - Oct 2020), 92% (n = 226) of patients on systemic antimicrobials were reviewed, and AFR lasted 27 minutes on average. Antimicrobial use was considered appropriate for 88% of patients and 75% (n=55) of recommendations were accepted by the NICU team. In the initial post-intervention period (Oct 2021- Oct 2022), 30 % (n = 101) of patients on antimicrobials were discussed at AFR (Figure 1), and usage was considered appropriate in 80% (n = 123). Between Oct 2022 and Oct 2023, mean duration of AFR had decreased to 13 minutes, and adherence to recommendations increased to 92% (n=36). Conclusion Patient pre-selection for AFR was associated with shorter rounds and increased uptake of recommendations by clinical teams. This method could be used to conduct AFR in other busy inpatient settings. Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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 | 0,007 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».