Barriers and facilitators of implementing an antimicrobial stewardship intervention for urinary tract infection in a long-term care facility
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fifty percent of antibiotic courses in long-term care facilities (LTCFs) are unnecessary, leading to increased risk of harm. Most studies to improve antibiotic prescribing in LTCFs showed modest and unsustained results. We aimed to identify facilitators, barriers and strategies in implementing a urinary tract infection (UTI)–focused antimicrobial stewardship (AS) intervention at a LTCF, with the secondary objective of exploring the pharmacist’s potential roles. Methods: The study used a qualitative descriptive design. Participants attended either a focus group or one-on-one interview. Data were analyzed inductively using a codebook modified in an iterative analytic process. Barrier and facilitator themes were mapped using the capability, opportunity, motivation and behaviour (COM-B) model. Similarly, themes were identified from the transcripts regarding the pharmacist’s roles. Results: Sixteen participants were interviewed. Most barriers and facilitators mapped to the opportunities domain of the COM-B model. The main barrier themes were lack of access, lack of knowledge, ineffective communication, lack of resources and external factors, while the main facilitator themes were education, effective collaboration, good communication, sufficient resources and access. For the pharmacist’s role, the barrier themes were ineffective collaboration and communication. Conclusion: This study supports the importance of tailoring interventions to target factors underlying barriers to behaviour change. At this LTCF, an effective antimicrobial stewardship intervention should incorporate strategies to improve access, knowledge, communication and collaboration in its design, having sufficient resources and addressing external factors to optimize its success and long-term sustainability. Can Pharm J (Ott) 2021;154:xx-xx.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».