Intervention to improve the quality of antimicrobial prescribing for urinary tract infection: a cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Overuse of antimicrobial therapy in the community adds to the global spread of antimicrobial resistance, which is jeopardizing the treatment of common infections. METHODS: We designed a cluster randomized complex intervention to improve antimicrobial prescribing for urinary tract infection in Irish general practice. During a 3-month baseline period, all practices received a workshop to promote consultation coding for urinary tract infections. Practices in intervention arms A and B received a second workshop with information on antimicrobial prescribing guidelines and a practice audit report (baseline data). Practices in intervention arm B received additional evidence on delayed prescribing of antimicrobials for suspected urinary tract infection. A reminder integrated into the patient management software suggested first-line treatment and, for practices in arm B, delayed prescribing. Over the 6-month intervention, practices in arms A and B received monthly audit reports of antimicrobial prescribing. RESULTS: The proportion of antimicrobial prescribing according to guidelines for urinary tract infection increased in arms A and B relative to control (adjusted overall odds ratio [OR] 2.3, 95% confidence interval [CI] 1.7 to 3.2; arm A adjusted OR 2.7, 95% CI 1.8 to 4.1; arm B adjusted OR 2.0, 95% CI 1.3 to 3.0). An unintended increase in antimicrobial prescribing was observed in the intervention arms relative to control (arm A adjusted OR 2.2, 95% CI 1.2 to 4.0; arm B adjusted OR 1.4, 95% CI 0.9 to 2.1). Improvements in guideline-based prescribing were sustained at 5 months after the intervention. INTERPRETATION: A complex intervention, including audit reports and reminders, improved the quality of prescribing for urinary tract infection in Irish general practice. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, no. NCT01913860.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».