Antibiotic Prescribing in 4 Assisted-Living Communities: Incidence and Potential for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the prevalence, characteristics, and appropriateness of systemic antibiotic use in assisted living (AL) and to conduct a preliminary quality improvement intervention trial to reduce inappropriate prescribing. DESIGN: Pre-post study, with a 13-month intervention period. SETTING: Four AL communities. PARTICIPANTS: All prescribers, all AL staff who communicate with prescribers, and all patients who had an infection during the baseline and intervention periods. INTERVENTION: A standardized form for AL staff, an online education course and 5 practice briefs for prescribers, and monthly quality improvement meetings with AL staff. MEASUREMENTS: Monthly inventory of all systemic antibiotic prescriptions; interviews with the prescriber, AL staff member, closest family member, and patient (when capable) regarding 85 antibiotic prescribing episodes (30 baseline, 55 intervention), with data review by an expert panel to determine prescribing appropriateness. RESULTS: The mean number of systemic antibiotic prescriptions was 3.44 per 1,000 resident-days at baseline and 3.37 during the intervention, a nonsignificant change (P = .30). Few prescribers participated in online training. AL staff use of the standardized form gradually increased during the program. The proportion of prescriptions rated as probably inappropriate was 26% at baseline and 15% during the intervention, a nonsignificant trend (P = .25). Drug selection was largely appropriate during both time periods. CONCLUSIONS: AL antibiotic prescribing rates appear to be approximately one-half those seen in nursing homes, with up to a quarter being potentially inappropriate. Interventions to improve prescribing must reach all physicians and staff and most likely will require long time periods to have the optimal effect.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».