A Controlled Quasi-Experimental Study of an Educational Intervention to Reduce the Unnecessary Use of Antimicrobials For Asymptomatic Bacteriuria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Asymptomatic bacteriuria (ABU) should only be treated in cases of pregnancy or in-patients undergoing urologic procedures; however, unnecessary treatment of ABU is common in clinical practice. OBJECTIVE: To identify risk factors for unnecessary treatment and to assess the impact of an educational intervention focused on these risk factors on treatment of ABU. DESIGN: Quasi-experimental study with a control group. SETTING: Two tertiary teaching adult care hospitals. PARTICIPANTS: Consecutive patients with positive urine cultures between January 30th and April 17th, 2012 (baseline) and January 30th and April 30th, 2013 (intervention). INTERVENTION: In January 2013, a multifaceted educational intervention based on risk factors identified during the baseline period was provided to medical residents (monthly) on one clinical teaching unit (CTU) at one hospital site, with the CTU of the other hospital serving as the control. RESULTS: During the baseline period, 160/341 (46.9%) positive urine cultures were obtained from asymptomatic patients at the two hospitals, and 94/160 (58.8%) were inappropriately treated with antibiotics. Risk factors for inappropriate use included: female gender (OR 2.1, 95% CI 1.1-4.3), absence of a catheter (OR 2.5, 1.2-5), bacteriuria versus candiduria (OR 10.6, 3.8-29.4), pyuria (OR 2.0, 1.1-3.8), and positive nitrites (OR 2.2, 1.1-4.5). In 2013, only 2/24 (8%) of ABU patients were inappropriately treated on the intervention CTU as compared to 14/29 (52%) on the control CTU (OR 0.10; 95% CI 0.02-0.49). A reduction was also observed as compared to baseline on the intervention CTU (OR 0.1, 0.02-0.7) with no significant change noted on the control CTU (OR 0.47, 0.13-1.7). CONCLUSIONS: A multifaceted educational intervention geared towards medical residents with a focus on identified risk factors for inappropriate management of ABU was effective in reducing unnecessary antibiotic use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».