Development and evaluation of a primary care antimicrobial stewardship program (PC-ASP) in Toronto, Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Effective community-based antimicrobial stewardship programs (ASPs) are needed because 90% of antimicrobials are prescribed in the community. A primary care ASP (PC-ASP) was evaluated for its effectiveness in lowering antibiotic prescriptions for six common infections. Methods: A multi-faceted educational program was assessed using a before-and-after design in four primary care clinics from 2015 through 2017. The primary outcome was the difference between control and intervention clinics in total antibiotic prescriptions for six common infections before and after the intervention. Secondary outcomes included changes in condition-specific antibiotic use, delayed antibiotic prescriptions, prescriptions exceeding 7 days duration, use of recommended antibiotics, and emergency department visits or hospitalizations within 30 days. Multi-method models adjusting for demographics, case mix, and clustering by physician were used to estimate treatment effects. Results: Total antibiotic prescriptions in control and intervention clinics did not differ (difference in differences = 1.7%; 95% CI –12.5% to 15.9%), nor did use of delayed prescriptions (–5.2%; 95% CI –24.2% to 13.8%). Prescriptions for longer than 7 days were significantly reduced (–21.3%; 95% CI –42.5% to –0.1%). However, only 781 of 1,777 encounters (44.0%) involved providers who completed the ASP education. Where providers completed the education, delayed prescriptions increased 17.7% ( p = 0.06), and prescriptions exceeding 7 days duration declined (–27%; 95% CI –48.3% to –5.6%). Subsequent emergency department visits and hospitalizations did not increase. Conclusions: PC-ASP effectiveness on antibiotic use was variable. Shorter prescription durations and increased use of delayed prescriptions were adopted by engaged primary care providers.
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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 | 0,000 | 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 ».