1828. Interrupted Time Series Analysis of a Population-Level Academic Detailing Intervention on UTIs in British Columbia’s Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, an academic detailing (AD) intervention took place in 115 nursing homes in British Columbia. AD meetings, attended by physicians, nurses, and nursing home staff, were organized to reduce unnecessary antibiotic treatment of urinary tract infections (UTI), and in particular, asymptomatic bacteriuria. Meta-analysis of AD indicates general effectiveness for creating small prescribing changes; however, there are no large-scale evaluations of AD for nursing home antimicrobial stewardship (AMS). UTI-linked prescriptions for nursing home residents were extracted from Pharmanet, an administrative database of prescriptions dispensed in community pharmacies. Changes in the days of supplied (DOS) prescriptions were assessed with an ecologic interrupted time series analysis. Eighty-two local health areas (LHAs) were included with 50 intervention LHAs (61%). The study period was June 2015 to March 2017 and the intervention began on July 2016. Multilevel segmented regression was used for statistical analysis. During the study period, 9,822 residents received 23,141 UTI-linked prescriptions. Intervention and control had an overall average of 101 and 15 DOS, respectively. Both intervention and control had a decreasing pre-intervention trend (average of −1.4 and −0.2 DOS per month, respectively). While the expected post-intervention rate for the intervention group was −1.1 [−1.8, −0.3] DOS per month, the observed trend was −2.8 [−2.8, −0.7] DOS per month; 169.9% lower than expected [−59.7%, 663.7%]. The control’s average post-intervention trend was unchanged, −0.1 [−0.6, 0.2] DOS per month. For the intervention group, there were 4,714 [–1,921, 6,113] fewer days of UTI prescriptions in the intervention period. In this pragmatic ecologic evaluation, AD was associated with reductions in UTI-coded antibiotic prescribing. The lack of large-scale AMS studies in nursing homes has hindered AMS implementation in this setting. Thus, these preliminary results address a key gap in the AMS literature. Further evaluation of this intervention with a multiple baseline design is warranted. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».