Impact of a hospital-wide computerised approach to optimise the quality of antimicrobial prescriptions in patients with severe obesity: a quasi-experimental study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rates of adherence to available recommendations for dose adjustments in patients with severe obesity are generally low. Hence, antimicrobials are often underdosed in these patients. Antimicrobial stewardship programmes can improve the use of antimicrobials in hospitalised patients. The aim of the study was to analyse the impact of an antimicrobial stewardship programme based on a computerised clinical decision support system for optimal dosing and antimicrobial use in inpatients with severe obesity. Methods This quasi-experimental retrospective study using interrupted time series was conducted in an academic centre in Canada from August 2008 to June 2018. The Antimicrobial Prescription Surveillance System was implemented in August 2010 (intervention 1) and specific rules targeting patients with class III obesity (body mass index ≥ 40 kg/m2) were added in June 2014 (intervention 2). Data were collected from all hospitalised adults receiving antimicrobials which required dose adjustment for severe obesity and were stratified by body mass index. Segmented regression analysis of interrupted time series was used to evaluate the impact of the Antimicrobial Prescription Surveillance System on the proportion of inappropriate days of therapy according to posology and on antimicrobial consumption. Results Overall, 65 205 antimicrobial prescriptions (68% non-obese, 25% class I-II obesity, and 7% class III obesity) were analysed. In patients with class III obesity, the intervention was associated with a decrease in the proportion of inappropriate days of therapy (trend after the first intervention, −0.8% per 2-month period [95% CI −1.1 to −0.5], p
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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 | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».