I JMIR出版物V 23% N 12% P e23571% T基于风卡塔尔世界杯8强波胆分析险的临床决策支持系统，用于患者特异性抗菌治疗(iBiogram):设计和回顾性分析%A Müller,Lars %A Srinivasan,Aditya %A Abeles,Shira R %A Rajagopal,Amutha %A Torriani,Francesca J %A Aronoff-Spencer,Eliah %+设计实验室，加州大学圣地亚哥分校，9500 Gilman Drive, MC0436 Atkinson Hall, La Jolla, CA, 92093，美国，1 8582462639，lmueller@tandemdiabetes.com %K抗菌素耐药性%K临床决策支持%K抗生素管理%K数据可视化%D 2021 %7 3.12.2021 %9原始论文%J J医学互联网Res %G英文%X背景:在缺乏及时的药敏数据的情况下，迫切需要能够利用大数据帮助临床医生选择有效抗生素治疗的数字工具。临床表现和当地流行病学可以为治疗选择提供信息，以平衡抗微生物药物耐药性风险和患者风险。然而，数据和临床专业知识必须适当地集成到临床工作流程中。目的:本研究的目的是利用电子健康记录中的可用数据，开发一个数据驱动的、以用户为中心的临床决策支持系统，以导航患者安全和人群健康。方法:我们分析了一个大型学术医疗中心5年的药敏测试(1,078,510株分离物)和患者数据(30,761例患者)。在根据临床和实验室标准协会指南整理数据后，我们分析并可视化了危险因素对临床结果的影响。在这种数据驱动的理解的基础上，我们开发了一种概率算法，将这些数据映射到个别病例，并实现了iBiogram，这是一个原型数字经验抗菌临床决策支持系统，我们根据实际的处方结果进行评估。结果:我们确定了跨综合征和背景的患者特异性因素，并通过临床综合征确定了相关的局部抗菌素耐药性模式。 Mortality and length of stay differed significantly depending on these factors and could be used to generate heuristic targets for an acceptable risk of underprescription. Combined with the developed remaining risk algorithm, these factors can be used to inform clinicians’ reasoning. A retrospective comparison of the iBiogram-suggested therapies versus the actual prescription by physicians showed similar performance for low-risk diseases such as urinary tract infections, whereas iBiogram recognized risk and recommended more appropriate coverage in high mortality conditions such as sepsis. Conclusions: The application of such data-driven, patient-centered tools may guide empirical prescription for clinicians to balance morbidity and mortality with antimicrobial stewardship. %M 34870601 %R 10.2196/23571 %U //www.mybigtv.com/2021/12/e23571 %U https://doi.org/10.2196/23571 %U http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/34870601

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