Anwendung eines Antimicrobial-Stewardship-Programms auf brasilianischen Intensivstationen unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens und eines Bildungsmodells

Antimikrobielle Mittel werden häufig empirisch verwendet und schließen eine Therapie sowohl für grampositive als auch gramnegative Bakterien ein. In Brasilien sind multiresistente gramnegative Erreger die Ursache der meisten nosokomialen Infektionen auf Intensivstationen. Daher stellt der übermäßige Einsatz von Antibiotika zur Behandlung grampositiver Bakterien eine Möglichkeit dar, den unnötigen Einsatz von Antibiotika bei kritisch kranken Patienten zu reduzieren. Außerdem könnte sich der Erfolg eines Programms, das darauf abzielt, den Einsatz von Antibiotika zur Behandlung grampositiver Bakterien zu reduzieren, auch auf andere Mikroorganismen wie gramnegative Bakterien und Pilze erstrecken. Bei der Analyse von Daten von den Intensivstationen des angeschlossenen Krankenhausnetzwerks wurde ein hoher Einsatz von Breitbandantibiotika und Vancomycin beobachtet, obwohl MRSA-Infektionen selten auftreten.

Wenn Ärzte also Patienten mit hohem Infektionsrisiko durch grampositive Bakterien identifizieren könnten, könnte es zu einer Reduzierung des Antibiotikaverbrauchs kommen. Genauere Behandlungen könnten zu besseren Patientenergebnissen führen, die Nebenwirkungen der Antibiotika verringern und die Prävalenz multiresistenter Bakterien verringern. Daher ist es unser Hauptziel, den Einsatz von Antibiotika zu reduzieren, indem wir eine Intervention mit drei Hauptzielen anwenden: (i) das medizinische Team zu schulen, (ii) ein Instrument bereitzustellen, das Ärzten bei der Verschreibung von Antibiotika helfen kann, und (iii) zu finden und zu reduzieren Unterschiede in der Antibiotikaverschreibung zwischen Krankenhäusern mit niedrigen und hohen Ressourcen.

Um diese Ziele zu erreichen, wird dieselbe Intervention auf Intensivstationen von zwei Krankenhäusern mit unterschiedlichem Zugang zu Ressourcen angewendet. Beide sind Teil eines Netzwerks von Krankenhäusern, die mit unserer Gruppe verbunden sind.

Zunächst werden Basisdaten zu Patientenmerkmalen, Antibiotikaeinsatz, mikrobiologischen Ergebnissen und aktuellen Verabreichungsprogrammen in der Praxis in ausgewählten Krankenhäusern analysiert. Anschließend wird ein Vorhersagemodell zur Erkennung von Patienten mit hohem Risiko einer grampositiven Infektion entwickelt. Danach wird es für drei Monate als Aufklärungsinstrument eingesetzt, um medizinische Entscheidungen über die Verschreibung von Antibiotika zu verbessern. Nach Einholung von Feedback und Vorschlägen von Ärzten und anderen Krankenhaus- und Infektionskontrollmitgliedern wird das Modell angepasst und in den beiden ausgewählten Krankenhäusern für den Einsatz in Echtzeit angewendet. Ein Jahr lang werden wir die Intervention überwachen und die Daten monatlich analysieren.