Antimicrobial use among paediatric inpatients at hospital sites within the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program, 2017/2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antimicrobial resistance threatens the ability to successfully prevent and treat infections. While hospital benchmarks regarding antimicrobial use (AMU) have been well documented among adult populations, there is less information from among paediatric inpatients. This study presents benchmark rates of antimicrobial use (AMU) for paediatric inpatients in nine Canadian acute-care hospitals. Methods Acute-care hospitals participating in the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program submitted annual AMU data from paediatric inpatients from 2017 and 2018. All systemic antimicrobials were included. Data were available for neonatal intensive care units (NICUs), pediatric ICUs (PICUs), and non-ICU wards. Data were analyzed using days of therapy (DOT) per 1000 patient days (DOT/1000pd). Results Nine hospitals provided paediatric AMU data. Data from seven NICU and PICU wards were included. Overall AMU was 481 (95% CI 409–554) DOT/1000pd. There was high variability in AMU between hospitals. AMU was higher on PICU wards (784 DOT/1000pd) than on non-ICU (494 DOT/1000pd) or NICU wards (333 DOT/1000pd). On non-ICU wards, the antimicrobials with the highest use were cefazolin (66 DOT/1000pd), ceftriaxone (59 DOT/1000pd) and piperacillin-tazobactam (48 DOT/1000pd). On PICU wards, the antimicrobials with the highest use were ceftriaxone (115 DOT/1000pd), piperacillin-tazobactam (115 DOT/1000pd), and cefazolin (111 DOT/1000pd). On NICU wards, the antimicrobials with the highest use were ampicillin (102 DOT/1000pd), gentamicin/tobramycin (78 DOT/1000pd), and cefotaxime (38 DOT/1000pd). Conclusions This study represents the largest collection of antimicrobial use data among hospitalized paediatric inpatients in Canada to date. In 2017/2018, overall AMU was 481 DOT/1000pd. National surveillance of AMU among paediatric inpatients is necessary for establishing benchmarks and informing antimicrobial stewardship efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».