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Enregistrement W4408138391 · doi:10.3389/jpps.2025.14067

Ensuring guideline adherence and cost savings in stress ulcer prophylaxis practices in the intensive care unit: a pre-post education study

2025· article· en· W4408138391 sur OpenAlexvenueno aff
Yunus Emre Ayhan, Namigar Turgut

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePressure Ulcer Prevention and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGuidelineMedicineStress ulcerIntensive care unitEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aims to enhance adherence to the guideline through an educational program focused on reducing inappropriate use of stress ulcer prophylaxis (SUP) and cost savings in the intensive care unit (ICU). Method: This study was designed as a nonrandomized, controlled, prospective study created according to the pre-education (PreEd) and post-education (PostEd) evaluation model and conducted between January and July 2024. The appropriateness of SUP uses for the indication was evaluated according to the Sociedade Portuguesa de Cuidados (SPC) SUP guideline. Adherence rates to the SPC SUP guideline and the costs associated with nonadherence were evaluated. Results: 495 patients were included in the study, 244 in PreEd and 251 in PostEd. 58.2% of the patients were male, and the hospitalization was mainly for medical reasons (59.6%). The mean ± SD rate of patients with appropriate SUP indication was 38.3 ± 41.6% in PreEd and 47.8 ± 42.8% in PostEd (p = 0.005). The total costs of inappropriate indication and proton pump inhibitor use in PreEd and PostEd were 272 dollars and 246 dollars, respectively (p = 0.007). Accordingly, when inappropriate SUP agent use was calculated per patient in both periods, the total cost saving was 34 dollars. Conclusion: Inappropriate SUP use is common in the ICU. Adequate adherence to guidelines and proactive involvement of clinical pharmacists may reduce inappropriate SUP use and associated costs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,396 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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