A recipe for antimicrobial stewardship success: Using intervention mapping to develop a program to reduce antibiotic overuse in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To better understand barriers and facilitators that contribute to antibiotic overuse in long-term care and to use this information to inform an evidence and theory-informed program. METHODS: Information on barriers and facilitators associated with the assessment and management of urinary tract infections were identified from a mixed-methods survey and from focus groups with stakeholders working in long-term care. Each barrier or facilitator was mapped to corresponding determinants of behavior change, as described by the theoretical domains framework (TDF). The Rx for Change database was used to identify strategies to address the key determinants of behavior change. RESULTS: In total, 19 distinct barriers and facilitators were mapped to 8 domains from the TDF: knowledge, skills, environmental context and resources, professional role or identity, beliefs about consequences, social influences, emotions, and reinforcements. The assessment of barriers and facilitators informed the need for a multifaceted approach with the inclusion of strategies (1) to establish buy-in for the changes; (2) to align organizational policies and procedures; (3) to provide education and ongoing coaching support to staff; (4) to provide information and education to residents and families; (5) to establish process surveillance with feedback to staff; and (6) to deliver reminders. CONCLUSIONS: The use of a stepped approach was valuable to ensure that locally relevant barriers and facilitators to practice change were addressed in the development of a regional program to help long-term care facilities minimize antibiotic prescribing for asymptomatic bacteriuria. This stepped approach provides considerable opportunity to advance the design and impact of antimicrobial stewardship programs.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».