Reducing unnecessary urine culturing and antibiotic overprescribing in long-term care: a before-and-after analysis
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Antibiotic use in long-term care homes is highly variable. High rates of antibiotic use are associated with antibiotic resistance and <i>Clostridium difficile</i> infection. We asked 2 questions regarding a program designed to improve diagnosis and management of urinary tract infections in long-term care: whether the program decreased urine culturing and antibiotic prescribing rates and whether specific strategies of the program were more or less likely to be adopted. <h3>Methods:</h3> The study included 10 long-term care homes in Ontario, Canada, between December 2015 and May 2017. We assessed the implementation of the program’s 9 strategies via semistructured interviews with key informants. Using a before-and-after study design, and on the basis of monthly facility-level records, we measured changes in the rates of urine specimens sent for culture and susceptibility testing, prescriptions for antibiotics commonly used to treat urinary tract infections and total antibiotic prescriptions, using Poisson regression. <h3>Results:</h3> Participating homes implemented an average of 6.1 of the 9 strategies. Urine culturing decreased from 3.20 to 2.09 per 1000 resident-days from the baseline to the intervention phase (adjusted incidence rate ratio [IRR<sub>adjusted</sub>] = 0.72, 95% confidence interval [CI] 0.63–0.82), urinary antibiotic prescriptions fell from 1.52 to 0.83 per 1000 resident-days (IRR<sub>adjusted</sub> = 0.60, 95% CI 0.47–0.74) and total antibiotic prescriptions fell from 3.85 to 2.60 per 1000 resident-days (IRR<sub>adjusted</sub> = 0.74, 95% CI 0.65–0.83). After adjusting for secular trends, these reductions were not statistically significant. <h3>Interpretation:</h3> We demonstrated a reduction in urine culturing and antibiotic use following implementation of the Urinary Tract Infection Program. This initial analysis supports a broader implementation of this program, although ongoing evaluation is required to monitor secular trends in urine culturing and antibiotic use.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».