A behavioural approach to specifying interventions: what insights can be gained for the reporting and implementation of interventions to reduce antibiotic use in hospitals?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reducing unnecessary antibiotic exposure is a key strategy in reducing the development and selection of antibiotic-resistant bacteria. Hospital antimicrobial stewardship (AMS) interventions are inherently complex, often requiring multiple healthcare professionals to change multiple behaviours at multiple timepoints along the care pathway. Inaction can arise when roles and responsibilities are unclear. A behavioural perspective can offer insights to maximize the chances of successful implementation. OBJECTIVES: To apply a behavioural framework [the Target Action Context Timing Actors (TACTA) framework] to existing evidence about hospital AMS interventions to specify which key behavioural aspects of interventions are detailed. METHODS: Randomized controlled trials (RCTs) and interrupted time series (ITS) studies with a focus on reducing unnecessary exposure to antibiotics were identified from the most recent Cochrane review of interventions to improve hospital AMS. The TACTA framework was applied to published intervention reports to assess the extent to which key details were reported about what behaviour should be performed, who is responsible for doing it and when, where, how often and with whom it should be performed. RESULTS: The included studies (n = 45; 31 RCTs and 14 ITS studies with 49 outcome measures) reported what should be done, where and to whom. However, key details were missing about who should act (45%) and when (22%). Specification of who should act was missing in 79% of 15 interventions to reduce duration of treatment in continuing-care wards. CONCLUSIONS: The lack of precise specification within AMS interventions limits the generalizability and reproducibility of evidence, hampering efforts to implement AMS interventions in practice.
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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 | 0,000 |
| 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 ».