Outcomes of a Provincial Pilot Program to Reduce Unnecessary Urine Culturing and Antibiotic Overuse in Long-term Care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antibiotics are frequently prescribed for long-term care residents with asymptomatic bacteriuria, for which there is no indication. In order to help reduce unnecessary urine culturing and concomitant antibiotic use, C. difficile infection, and antibiotic resistance, Public Health Ontario (PHO) developed a multi-component organizational change program. The program focuses on five practice changes, recommends nine implementation strategies that have been linked to barriers, and includes an implementation planning process. Methods A purposive sampling strategy was used to recruit 12 long-term care homes (LTCHs) in the province of Ontario, Canada. LTCHs worked with PHO staff to implement the program over a 4-month period in mid-2016. The outcome evaluation compared rates of urine cultures sent, total antibiotics, and urinary antibiotics (ciprofloxacin, nitrofurantoin, TMP/SMX, and fosfomycin) per 1,000 resident days before and after the implementation phase. A Poisson regression model adjusting for time-trends, seasonality and controlling for autocorrelation, was used. Results Of the 12 LTCHs recruited, as of May 2017, 9 LTCHs provided data, totaling 106 facility-months. During the pre-implementation phase, inter-facility variation in urine culturing rates (mean = 2.4, inter-decile range [IDR] = 4.3), total antibiotic use (median = 3.2, IDR = 5.5), and urinary antibiotic use (median = 1.2, IDR = 2.2), were large (Figure 1). Comparing the post-implementation period to the pre-implementation period, we observed a 31% adjusted decline in urine culturing (incidence rate ration [IRR] = 0.69, 95% CI: 0.51 to 0.94, Figure 2), a 65% adjusted decline in total antibiotic use (IRR = 0.35, 95% CI: 0.13 to 0.92), and a 38% adjusted decline in urinary antibiotic use (IRR = 0.62, 95% CI: 0.23 to 1.68) across the participating facilities. Conclusion While there was variation in baseline urine culturing rates and antibiotic use across LTCHs, preliminary data indicate that these outcomes declined in a relatively short time period following implementation of an organizational change program. Plans to expand the program to the provinces 600 LTCHs could prioritize facilities with high baseline urine culturing rates. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».