Feasibility of a randomised trial of a continuing medical education program in shared decision-making on the use of antibiotics for acute respiratory infections in primary care: the DECISION+ pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The misuse and limited effectiveness of antibiotics for acute respiratory infections (ARIs) are well documented, and current approaches targeting physicians or patients to improve appropriate use have had limited effect. Shared decision-making could be a promising strategy to improve appropriate antibiotic use for ARIs, but very little is known about its implementation processes and outcomes in clinical settings. In this matter, pilot studies have played a key role in health science research over the past years in providing information for the planning, justification, and/or refinement of larger studies. The objective of our study was to assess the feasibility and acceptability of the study design, procedures, and intervention of the DECISION+ program, a continuing medical education program in shared decision-making among family physicians and their patients on the optimal use of antibiotics for treating ARIs in primary care. METHODS: A pilot clustered randomised trial was conducted. Family medicine groups (FMGs) were randomly assigned, to either the DECISION+ program, which included three 3-hour workshops over a four- to six-month period, or a control group that had a delayed exposure to the program. RESULTS: Among 21 FMGs contacted, 5 (24%) agreed to participate in the pilot study. A total of 39 family physicians (18 in the two experimental and 21 in the three control FMGs) and their 544 patients consulting for an ARI were recruited. The proportion of recruited family physicians who participated in all three workshops was 46% (50% for the experimental group and 43% for the control group), and the overall mean level of satisfaction regarding the workshops was 94%. CONCLUSIONS: This trial, while aiming to demonstrate the feasibility and acceptability of conducting a larger study, has identified important opportunities for improving the design of a definitive trial. This pilot trial is informative for researchers and clinicians interested in designing and/or conducting studies with FMGs regarding training of physicians in shared decision-making. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrials.Gov NCT00354315.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».