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Enregistrement W2913769905 · doi:10.1371/journal.pmed.1002733

Long-term outcomes of an educational intervention to reduce antibiotic prescribing for childhood upper respiratory tract infections in rural China: Follow-up of a cluster-randomised controlled trial

2019· article· en· W2913769905 sur OpenAlexaff
Xiaolin Wei, Zhitong Zhang, Joseph Paul Hicks, John Walley, Rebecca King, James Newell, Jia Yin, Jun Zeng, Yan Guo, Mei Lin, Ross Upshur, Qiang Sun

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMedicineMedical prescriptionRespiratory tract infectionsPsychological interventionRandomized controlled trialPediatricsCluster randomised controlled trialIntervention (counseling)Clinical trialCluster (spacecraft)Upper respiratory tract infectionFamily medicineEmergency medicineInternal medicineRespiratory systemNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inappropriate antibiotic prescribing causes widespread serious health problems. To reduce prescribing of antibiotics in Chinese primary care to children with upper respiratory tract infections (URTIs), we developed an intervention comprising clinical guidelines, monthly prescribing review meetings, doctor-patient communication skills training, and education materials for caregivers. We previously evaluated our intervention using an unblinded cluster-randomised controlled trial (cRCT) in 25 primary care facilities across two rural counties. When our trial ended at the 6-month follow-up period, we found that the intervention had reduced antibiotic prescribing for childhood URTIs by 29 percentage points (pp) (95% CI -42 to -16). METHODS AND FINDINGS: In this long-term follow-up study, we collected our trial outcomes from the one county (14 facilities and 1:1 cluster randomisation ratio) that had electronic records available 12 months after the trial ended, at the 18-month follow-up period. Our primary outcome was the antibiotic prescription rate (APR)-the percentage of outpatient prescriptions containing any antibiotic(s) for children aged 2 to 14 years who had a primary diagnosis of a URTI and had no other illness requiring antibiotics. We also conducted 15 in-depth interviews to understand how interventions were sustained. In intervention facilities, the APR was 84% (1,171 out of 1,400) at baseline, 37% (515 out of 1,380) at 6 months, and 54% (2,748 out of 5,084) at 18 months, and in control facilities, it was 76% (1,063 out of 1,400), 77% (1,084 out of 1,400), and 75% (2,772 out of 3,685), respectively. After adjusting for patient and prescribing doctor covariates, compared to the baseline intervention-control difference, the difference at 6 months represented a 6-month intervention-arm reduction in the APR of -49 pp (95% CI -63 to -35; P < 0.0001), and compared to the baseline difference, the difference at 18 months represented an 18-month intervention-arm reduction in the APR of -36 pp (95% CI -55 to -17; P < 0.0001). Compared to the 6-month intervention-control difference, the difference at 18 months represented no change in the APR: 13 pp (95% CI -7 to 33; P = 0.21). Factors reported to sustain reductions in antibiotic prescribing included doctors' improved knowledge and communication skills and focused prescription review meetings, whereas lack of supervision and monitoring may be associated with relapse. Key limitations were not including all clusters from the trial and not collecting returned visits or sepsis cases. CONCLUSIONS: Our intervention was associated with sustained and substantial reductions in antibiotic prescribing at the end of the intervention period and 12 months later. Our intervention may be adapted to similar resource-poor settings. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN registry ISRCTN14340536.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations99
Publié2019
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Résumé présentoui

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