Decisional Issues in Antibiotic Prescribing in French Nursing Homes: An Ethnographic Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Medication prescription is generally the responsibility of doctors. In nursing homes, the nursing staff is often the first to suspect an infection. Today, physicians are more confident with nursing assessment, relying primarily on nursing staff information. Very few studies have investigated the nurses’ influence on decision of medical prescription. This study investigates the role of nurses in antibiotic prescribing for the treatment of suspected infections in nursing home residents. Design and methods An ethnographic study based on semi-structured interviews and participant observations was conducted. Sixteen nurses and five doctors working in five nursing homes in Paris, France participated between October 2015 and January 2016. Results Given their proximity to elderly residents, registered nurses at the nursing homes occasionally assisted doctors in their medical diagnostic. However, nurses who are theoretically incompetent have met difficulties in their ability to participate in their decisions to prescribe antibiotics when managing residents’ infections. Conclusion if proximity and nursing skills reinforce the relevance of the clinical judgment of nurses, the effective and collaborative communication between the nurse and the doctor may help the nurse to enhance their role in the antibiotic prescribing in nursing homes, which would enhance antimicrobial stewardship efficiency.
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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 | 0,058 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,007 |
| 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 ».