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Enregistrement W2094834250 · doi:10.1097/01.mlr.0000215846.25591.22

Improving Antibiotic Selection

2006· review· en· W2094834250 sur OpenAlex
Michael A. Steinman, Sumant R Ranji, Kaveh G Shojania, Ralph Gonzales

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2006
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionInterquartile rangeMEDLINESample size determinationRandomized controlled trialFamily medicineIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: We sought to assess which interventions are most effective at improving the prescribing of recommended antibiotics for acute outpatient infections. DESIGN AND METHODS: We undertook a systematic review with quantitative analysis of the Cochrane Registry Effective Practice and Organization of Care (EPOC) database, supplemented by MEDLINE and hand-searches. Inclusion criteria included clinical trials with contemporaneous or strict historical controls that reported data on antibiotic selection in acute outpatient infections. The effect size of studies with different intervention types were compared using nonparametric statistics. To maximize comparability between studies, quantitative analysis was restricted to studies that reported absolute changes in the amount of or percent compliance with recommended antibiotic prescribing. RESULTS: Twenty-six studies reporting 33 trials met inclusion criteria. Most interventions used clinician education alone or in combination with audit and feedback. Among the 22 comparisons amenable to quantitative analysis, recommended antibiotic prescribing improved by a median of 10.6% (interquartile range [IQR] 3.4-18.2%). Trials evaluating clinician education alone reported larger effects than interventions combining clinician education with audit and feedback (median effect size 13.9% [IQR 8.6-21.6%] vs. 3.4% [IQR 1.8-9.7%], P = 0.03). This result was confounded by trial sample size, as trials having a smaller number of participating clinicians reported larger effects and were more likely to use clinician education alone. Active forms of education, sustained interventions, and other features traditionally associated with successful quality improvement interventions were not associated with effect size and showed no evidence of confounding the association between clinician education-only strategies and outcome. CONCLUSIONS: Multidimensional interventions using audit and feedback to improve antibiotic selection were less effective than interventions using clinician education alone. Although confounding may partially account for this finding, our results suggest that enhancing the intensity of a focused intervention may be preferable to a less intense, multidimensional approach.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle