Antimicrobial stewardship in rural nursing homes: Impact of interprofessional education and clinical decision tool implementation on urinary tract infection treatment in a cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To measure the impact of an antimicrobial stewardship initiative on the rate of urine culture testing and antimicrobial prescribing for urinary tract infections (UTIs) between control and intervention sites. Secondary objectives included evaluation of potential harms of the intervention and identifying characteristics of the population prescribed antimicrobials for UTI. DESIGN: Cluster randomized controlled trial. SETTING: Nursing homes in rural Alberta, Canada. PARTICIPANTS: The study included 42 nursing homes ranging from 8 to 112 beds.Methods/interventions:Intervention sites received on-site staff education, physician academic detailing, and integrated clinical decision-making tools. Control sites provided standard care. Data were collected for 6 months prior to and 12 months after the intervention. RESULTS: Resident age (83.0 vs 83.8 years) and sex distribution (female, 62.5% vs 64.5%) were similar between the groups. Statistically significant decreases in the rate of urine culture testing (-2.1 tests per 1,000 resident days [RD]; 95% confidence interval [CI], -2.5 to -1.7; P < .001) and antimicrobial prescribing for UTIs (-0.7 prescriptions per 1,000 RD; 95% CI, -1.0 to -0.4; P < .001) were observed in the intervention group. There was no difference in hospital admissions (0.00 admissions per 1,000 RD; 95% CI, -0.4 to 0.3; P = .76), and the mortality rate decreased by 0.2 per 1,000 RD in the intervention group (95% CI, -0.5 to -0.1; P = .002). Chart reviews indicated that UTI symptoms were charted in 16% of cases and that urine culture testing occurred in 64.5% of cases. CONCLUSION: A multimodal antimicrobial stewardship intervention in rural nursing homes significantly decreased the rate of urine culture testing and antimicrobial prescriptions for UTI, with no increase in hospital admissions or mortality.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».