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저자정보
Kim Bongyoung (Department of Internal Medicine Hanyang University College of Medicine Seoul Korea.) Ahn Song Vogue (Department of Health Convergence Ewha Womans University Seoul Korea.) Kim Dong-Sook (Department of Research Health Insurance Review & Assessment Service Wonju Korea.) Chae Jungmi (Department of Research Health Insurance Review & Assessment Service Wonju Korea) Jeong Su Jin (Department of Internal Medicine Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.) Uh Young (Department of Laboratory Medicine Yonsei University Wonju College of Medicine Wonju Korea.) Kim Hong Bin (Division of Infectious Diseases Department of Internal Medicine Seoul National University Bundang H) Kim Hyung-Sook (Department of Pharmacy Seoul National University Bundang Hospital Seongnam Korea) Park Sun Hee (Department of Internal Medicine College of Medicine The Catholic University of Korea Seoul Korea.) Park Yoon Soo (Department of Internal Medicine Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.) Choi Jun Yong (Department of Internal Medicine Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.)
저널정보
대한의학회 Journal of Korean Medical Science Journal of Korean Medical Science Vol.37 No.24
발행연도
2022.6
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.3346/jkms.2022.37.e191

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Background: The Korea National Antimicrobial Use Analysis System (KONAS), a benchmarking system for antimicrobial use in hospitals, provides Korean Standardized Antimicrobial Administration Ratio (K-SAAR) for benchmarking. This article describes K-SAAR predictive models to enhance the understanding of K-SAAR, an important benchmarking strategy for antimicrobial usage in KONAS. Methods: We obtained medical insurance claims data for all hospitalized patients aged ≥ 28 days in all secondary and tertiary care hospitals in South Korea (n = 347) from January 2019 to December 2019 from the Health Insurance Review & Assessment Service. Modeling was performed to derive a prediction value for antimicrobial use in each institution, which corresponded to the denominator value for calculating K-SAAR. The prediction values of antimicrobial use were modeled separately for each category, for all inpatients and adult patients (aged ≥ 15 years), using stepwise negative binomial regression. Results: The final models for each antimicrobial category were adjusted for different significant risk factors. In the K-SAAR models of all aged patients as well as adult patients, most antimicrobial categories included the number of hospital beds and the number of operations as significant factors, while some antimicrobial categories included mean age for inpatients, hospital type, and the number of patients transferred from other hospitals as significant factors. Conclusion: We developed a model to predict antimicrobial use rates in Korean hospitals, and the model was used as the denominator of the K-SAAR.
#SAAR #KONAS #Antimicrobial Stewardship #Benchmarking #Korea

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