2046. A Qualitative Study on Perceived Barriers and Facilitators of Implementing an Antimicrobial Stewardship Intervention in the Management of Urinary Tract Infections in a Long-Term Care Setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background 50% of antibiotic courses in long-term care facilities (LTCFs) are unnecessary, leading to increased risk of harm such as Clostridiodes difficile infection and antibiotic-resistant organisms. Antimicrobial stewardship (AS) interventions play an important role in optimizing antibiotic use. Most studies addressing strategies to improve antibiotic prescribing in LTCFs showed modest and unsustained results. We aimed to identify facilitators, barriers and strategies in implementing a urinary tract infection (UTI)-focused AS intervention at an LTCF in Toronto. Methods A qualitative approach using conventional content analysis was used. Through purposeful sampling, we recruited different LTCF healthcare providers and administrators at Kensington Gardens. Interviewees attended focus groups or one-on-one interviews. Data were collected using a semi-structured interview guide. Data were analyzed inductively using a codebook modified in an iterative analytic process. Barriers and facilitators with potential strategies were summarized and mapped using the COM-B (capability, opportunity, motivation and behavior) model (Mitchie et al.) and emerging themes identified. Results Sixteen participants were interviewed. The most common barriers were family pressure, lack of access and test result delay while the barrier themes were lack of access, inadequate communication, lack of time and lack of knowledge of both HCPs and resident’s families. These can be addressed by the most common facilitators and facilitator themes, which included good communication between healthcare professionals (HCPs), education for HCPs and families and collaboration between HCPs. Most barriers and facilitators were mapped to the opportunities domain of the COM-B model. Conclusion Strategies for improved UTI-focused antimicrobial stewardship intervention in LTC setting should focus on increasing opportunities and innovative formats for education, communication and collaboration among HCPs and with families although barriers and facilitators in all aspects of the COM-B model were identified. Disclosures 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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».