Reducing physician voiding cystourethrogram ordering in children with first febrile urinary tract infection: evaluation of a purposefully sequenced educational intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physicians often fail to implement clinical practice guidelines. Our aim was to evaluate whether a purposefully sequenced, multifaceted educational intervention would increase physician adherence to a guideline for voiding cystourethrogram (VCUG) use following first urinary tract infection (UTI) in young children. METHODS: Using a single centre, pretest-posttest design, we compared the proportion of guideline adherent VCUG orders and the VCUG ordering rate before and after three educational interventions (interactive lecture, clinical pathway, faxed reminder) selected and sequenced according to the PRECEDE (Predisposing, Reinforcing and Enabling Constructs in Educational Diagnosis and Evaluation) health promotion model. RESULTS: One hundred and nine physicians ordered 219 VCUGs for 219 children. Following the interventions, there was an increase in the monthly proportion of adherent VCUGs ordered by pediatricians (analysis of variance (ANOVA) F(2,29) = 3.38, p = .048) and non-pediatricians (ANOVA F(2,28) = 14.71, p < .001). Also, pediatricians decreased their monthly VCUG ordering rate (linear trend incidence rate ratio 0.74, 95% confidence interval (CI) [0.54, 0.99]). Pediatricians were more likely to adhere with the guideline than were non-pediatricians (odds ratio 2.91, 95% CI [1.5, 5.5]). CONCLUSION: Exposure to purposefully sequenced educational interventions based on the PRECEDE model was associated with increased adherence to guideline recommendations.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».