Interactive workshops increase chlamydia testing in primary care--a controlled study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Primary care clinicians suggest that staff education is needed to increase chlamydia testing appropriately. OBJECTIVES: To determine if interactive workshops and modified laboratory request forms could increase testing and case detection. STUDY DESIGN: Prospective cluster randomized controlled study, using modified Zelen's design, examining the effect of workshops and modified request forms on primary care clinicians' chlamydia specimen submission and case positivity rate. STUDY POPULATION: 82 general practices in six geographical clusters within five primary care trusts (PCTs) in Gloucestershire and County Durham and Darlington. INTERVENTION: Practices within geographical clusters were randomly assigned to workshops on chlamydia or a control consisting of comparable workshops on the management of urinary symptoms, held in PCT-protected learning time. Half the practices were randomized to receive modified laboratory request forms. Staff were unaware that they were part of a study. RESULTS: Interactive workshops increased chlamydia testing in 16- to 24-year-old women by 33% in intervention practices compared to controls with effect persisting at 10 months (P = 0.003). No associated rise in the number of chlamydia infections was detected (P = 0.91), suggesting that increased testing may have occurred in a lower risk population. Modified forms did not change test submission (P = 0.75). CONCLUSIONS: Interactive workshops for general practices can be used to successfully increase chlamydia-testing rates. Chlamydia detection rates will need to be monitored as this type of educational programme may not increase absolute numbers of chlamydia infections detected, if patients at lower risk of infection are inappropriately tested. Other interventions may need to be combined with the workshops, to reach sufficiently high chlamydia screening rates to significantly reduce prevalence of chlamydial infection.
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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 | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».