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Enregistrement W4412203021 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.20149

An Antibiotic Stewardship Program in Pancreatic Surgery

2025· article· en· W4412203021 sur OpenAlexaff
Matteo De Pastena, Salvatore Paiella, Erica Secchettin, Damiano Caputo, Luca Moraldi, Danila Azzolina, Laura Addari, Elena Carrara, Anna Maria Azzini, Luca Tirloni, Roberto Coppola, Ilenia Bartolini, Vincenzo La Vaccara, Matteo Risaliti, Roberto Cammarata, Irene Urciuoli, Tommaso Giani, Alessandro Esposito, Luca Casetti, Luca Landoni, Antonio Pea, Martina Fontana, Giuseppe Malleo, Annarita Mazzariol, Dario Gregori, Silvia Angeletti, Massimo Ciccozzi, Carlotta Fiammenghi, Evelina Tacconelli, Roberto Salvia

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipCohortPropensity score matchingInternal medicinePsychological interventionSurgeryAntibiotic resistanceAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Antimicrobial stewardship (AMS) programs optimize antibiotic use and mitigate antimicrobial resistance. The literature on the efficacy of AMS programs in pancreatic surgery is limited. Objective: To investigate the association of a multifaceted AMS intervention targeting surgical antibiotic prophylaxis (SAP) with the rate of surgical site infections (SSIs) following pancreatic surgery. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study was a multicenter, before-and-after analysis conducted at 3 Italian centers. The intervention cohort included adult patients aged 18 years or older who underwent pancreatectomy between January 1, 2020, and December 31, 2022, while the historical cohort included patients from January 1, 2015, to December 31, 2019. Exposure: A multiprofessional, multidimensional ASM program that included a bundle of interventions and pivoted on preoperative rectal screening for multidrug-resistant bacteria and targeted SAP. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes were SSI incidence and SAP appropriateness, assessed through the coverage rate of rectal and biliary isolates. Data were analyzed using propensity score weighting. Secondary outcomes evaluated were other postoperative outcomes (eg, pancreatic fistula rate, length of stay), antibiotic use, and costs. Results: A total of 3387 patients (median [IQR] age, 66 [66-73] years; 1788 male [52.8%]) were included, with 1219 in the intervention cohort and 2168 in the historical cohort. After implementing the AMS program, a statistically significant reduction was found in rates of overall (30.1% vs 20.6%), superficial (5.8% vs 2.5%), deep (0.9% vs 0.3%), and organ-space (26.3% vs 19.3%) SSIs. After propensity score weighting, the odds ratios for the estimated mean treatment effect were 0.92 (95% CI, 0.89-0.96) for overall, 0.85 (95% CI, 0.78-0.93) for superficial, and 0.95 (95% CI, 0.92-0.99) for organ-space SSIs. Surgical antibiotic prophylaxis coverage increased significantly for rectal screening (87.2% vs 100%) and biliary bacterial colonization (59.7% vs 68.7%). Complications, infections, length of stay, and antibiotic consumption also decreased, with an overall cost savings of 247 460 euros. Conclusions and Relevance: These findings suggest that a multifaceted, pancreatic surgery-specific AMS program is associated with decreased rates of SSIs, increased coverage of isolated bacteria, improved clinical outcomes, more judicious antibiotic use, and lower 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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