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Enregistrement W3095035246 · doi:10.1017/ice.2020.791

Friend or Foe: Perceptions of Infectious Disease Specialists as Stewards and Social Determinants of Antimicrobial Prescribing

2020· article· en· W3095035246 sur OpenAlexaff
Cora Constantinescu, Caitlyn Cook Furr, Joseph Vayalumkal, John Conly, Elaine Gilfoyle, Aliya Kassam

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenFoothills Medical CentreAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchMedicineFamily medicinePharmacyInfectious disease (medical specialty)DiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Inappropriate prescribing behavior can be associated with higher rates of antibiotic resistance, calling for detailed studies on how physicians make prescribing decisions. We conducted a mixed-methods study to investigate physician antibiotic prescribing behavior in a 141-bed pediatric hospital. Methods: We applied a mixed-methods research design. The quantitative phase was conducted over a 6-month period to identify cases of inappropriate prescribing. The qualitative phase comprised 22 qualitative interviews with clinical teaching units (CTU) and pediatric intensive care unit (PICU) team members (physicians and pharmacists). Two coders analyzed the data deductively using the theoretical domain framework (TDF), as well as the social determinants of antimicrobial prescribing (SDAP). Results: In 52.9% of the 36 identified cases in the CTU and 31.4% of the 37 cases in the PICU, an infectious diseases (ID) consultation occurred. Compliance rates with ID recommendations were 79% and 91% in the CTU and PICU, respectively. The CTU and PICU expressed appreciation for ID involvement when ID supported their de-escalation choices in complex cases and in cases in which less commonly known antibiotics were used. However, the ID service involvement was perceived as detrimental to antimicrobial prescribing decisions for CTU and PICU across 3 of the 4 SDAP domains (Fig. 1, qualitative research quotes). Relationship between clinicians : CTU physicians and pharmacists perceived ID involvement as negatively impacting the relationship of the team. Antimicrobial decisions were automatically defaulted to ID, whereas pharmacy involvement was disregarded and the decisions were delayed. Risk, fear, and emotion : These were experienced across all respondents’ groups that identified ID specialists’ egos and personalities as contrary to open collaborative discussion on antimicrobial decisions. (Mis)perception of the problem : ID physicians were identified as more conservative in their antimicrobial choices, leading to prolonged duration of treatment, broader choices, and longer hospitalizations. The CTU and pharmacy respondents felt that ID recommendations were inconsistent among physicians and deviated from guidelines with little justification. Conclusions: Although CTU and PICU teams tend to comply with ID prescribing recommendations and ID involvement with complicated cases, pharmacists, CTU physicians, and PICU physicians perceived ID consultations to negatively affect collaborative efforts for stewardship. These findings offer novel insights into how an ID service can improve its role to positively affect appropriate prescribing. CTU and PICU respondents called for a supportive and trusting relationship with the ID service as a major driver for behavioral change and enhanced stewardship. Funding: None Disclosures: None

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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