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Enregistrement W2904079402 · doi:10.2196/12272

Determining Best Practices for Management of Bacteriuria in Spinal Cord Injury: Protocol for a Mixed-Methods Study

2018· article· en· W2904079402 sur OpenAlexvenueno aff
Felicia Skelton, Lindsey Martin, Charlesnika T. Evans, Jennifer R. Kramer, Larissa Grigoryan, Peter Richardson, Mark E. Kunik, Ivy O. Poon, Sally Ann Holmes, Barbara W. Trautner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Research and DevelopmentNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesHealth Services Research and DevelopmentU.S. Department of Veterans AffairsU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésSpinal cord injuryBacteriuriaProtocol (science)MedicineSpinal cordUrineAlternative medicinePsychiatryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Bacteriuria, either asymptomatic (ASB) or symptomatic, urinary tract infection (UTI), is common in persons with spinal cord injury (SCI). Current Veterans Health Administration (VHA) guidelines recommend a screening urinalysis and urine culture for every veteran with SCI during annual evaluation, even when asymptomatic, which is contrary to other national guidelines. Our preliminary data suggest that a positive urine culture (even without signs or symptoms of infection) drives antibiotic use. OBJECTIVE: Through a series of innovative studies utilizing mixed methods, administrative databases, and focus groups, we will gain further knowledge about the attitudes driving current urine testing practices during the annual exam, as well as quantitative data on the clinical outcomes of these practices. METHODS: Aim 1 will identify patient, provider, and facility factors driving bacteriuria testing and subsequent antibiotic use after the SCI annual evaluation through qualitative interviews and quantitative surveys. Aim 2 will use national VHA databases to identify the predictors of urine testing and subsequent antibiotic use during the annual examination and compare the clinical outcomes of those who received antibiotics with those who did not. Aim 3 will use the information gathered from the previous 2 aims to develop the Test Smart, Treat Smart intervention, a combination of patient and provider education and resources that will help stakeholders have informed conversations about urine testing and antibiotic use; feasibility will be tested at a single site. RESULTS: This protocol received institutional review board and VHA Research and Development approval in July 2017, and Veterans Affairs Health Services Research and Development funding started on November 2017. As of submission of this manuscript, 10/15 (67%) of the target goal of provider interviews were complete, and 77/100 (77%) of the goal of surveys. With regard to patients, 5/15 (33%) of the target goal of interviews were complete, and 20/100 (20%) of the target goal of surveys had been completed. Preliminary analyses are ongoing; the study team plans to present these results in April 2019. Database analyses for aim 2 will begin in January 2019. CONCLUSIONS: The negative consequences of antibiotic overuse and antibiotic resistance are well-documented and have national and even global implications. This study will develop an intervention aimed to educate stakeholders on evidence-based management of ASB and UTI and guide antibiotic stewardship in this high-risk population. The next step will be to refine the intervention and test its feasibility and effectiveness at multiple sites as well as reform policy for management of this common but burdensome condition. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/12272.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,013

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.

Tête enseignante Opus0,531
Tête enseignante GPT0,708
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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