Changing Results to Change Results: Nudging Antimicrobial Prescribing for <i>Clostridium difficile</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Patients who test positive for Clostridium difficile by polymerase chain reaction (PCR), with a negative toxin enzyme immunoassay (EIA), are commonly colonized and do not require treatment. However, clinicians often treat based on a positive PCR result regardless of the toxin EIA result. We evaluated the clinical impact of a microbiology reporting nudge, changing from a report that included both assay results along with treatment recommendations to one that suggested clinicians consider C difficile colonization or early infection. Methods We conducted a retrospective cohort study of all adult patients admitted to a large multisite community hospital with a positive C difficile PCR result and negative toxin EIA from January 1, 2016 to June 30, 2018. We examined total days of therapy (DOT) and impacts on clinical outcomes. Results One hundred ninety-nine episodes occurred preintervention and 165 episodes occurred postintervention. The mean DOTs per episode decreased from 13.6 to 7.9 days (difference −5.8 days; 95% confidence interval, −3.9 to −7.6) postintervention, with statistical process control charts suggesting special cause variation. Patients receiving no treatment increased from 6.5% to 23.6% postintervention (P &lt; .0001). No significant changes in subsequent toxin positive disease (9.0% vs 6.7%), colectomy (0% vs 0.6%), mortality (7.5% vs 12.1%), or length of stay (18.5 vs 16 days) were observed. Conclusions Microbiology reporting nudges raising the possibility of C difficile colonization were associated with altered prescribing, reinforcing a postanalytic strategy for invoking change. Decreases in antimicrobial prescribing occurred without increasing subsequent disease or other adverse outcomes, suggesting a safe strategy for decreasing unnecessary treatment of C difficile colonization.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».