Multifaceted intervention to Reduce Antimicrobial Prescribing in Care Homes: a process evaluation of a UK-based non-randomised feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To explore the facilitators and obstacles to the development and implementation of the Reduce Antimicrobial Prescribing in Care Homes intervention. DESIGN: We used a mixed-methods approach. We conducted focus groups with care home staff and relatives of residents, and interviews with general practitioners (GPs) and home managers, completed observational visits and collected demographic data, training attendance records and data on the use of a decision-making algorithm. We used normalisation process theory to inform topic guides and interpretation of the data. SETTING: Six care homes, three in Northern Ireland and three in the West Midlands, England. INTERVENTION: A decision-making algorithm for urinary tract, respiratory tract and skin and soft-tissue infections, plus small group interactive training for care home staff. RESULTS: We ran 21 training sessions across the six homes and trained 35/42 (83%) of nurses and 101/219 (46%) of all care staff. Care home staff reported using the decision-making algorithm 81 times. Postimplementation, staff reported being more knowledgeable about antimicrobial resistance but were unsure if the intervention would change how GPs prescribed antimicrobials. The pressures of everyday work in some homes meant that engagement was challenging at times. Staff felt that some of the symptoms included in decision-making algorithm, despite being evidence based, were not easy to detect in residents with dementia or urinary incontinence. Some staff did not use the decision-making algorithm, noting that their own knowledge of the resident was more important. CONCLUSION: We delivered a training package to a substantial number of key staff in care homes. A decision-making algorithm for common infections in care homes empowered staff but was challenging to operationalise at times. A future study should consider the findings from the process evaluation to help ensure the successful implementation on a larger scale.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».