Support to scale antibiotic stewardship in long-term care homes: how much is enough?
Notice bibliographique
Résumé
As evidence demonstrating the positive impact of antibiotic stewardship interventions grows, there is an urgent need to understand how these efforts can be replicated in other settings (‘spread’) and how infrastructure can be developed to support broader implementation across large systems of care (‘scale’).1 2 In addition to ensuring that individual patients are protected from adverse effects of unnecessary antibiotics, there is a societal imperative to spread and scale stewardship such that it reaches large numbers of people, as misuse of antibiotics has a ripple effect across populations through the emergence of resistant infections. Identifying strategies to move stewardship beyond the controlled, well-resourced world of research to the real world will ensure that the benefit of investment in research is maximised while population harms from antibiotic overuse are minimised.3 In this issue of BMJ Quality and Safety , Chambers and colleagues report the results of a controlled before-and-after study, accompanied by a process evaluation, assessing the impact of virtual learning collaboratives to scale an antibiotic stewardship programme that had previously been demonstrated to be effective in long-term care homes (LTCHs) across Ontario.4 Public Health Ontario (PHO), an arm’s length governmental body that provides scientific expertise to support healthcare in the province, previously developed the Urinary Tract Infection (UTI) Program to reduce inappropriate urine culturing and unnecessary antibiotic prescribing for asymptomatic bacteriuria in non-catheterised residents of LTCHs. The multimodal UTI Program consists of written guidance for LTCHs about how to adopt best practices through a list of specific implementation strategies (eg, readiness strategies, education, monitoring) and a suite of tools to support these efforts (eg, fact sheets, posters, communication material for patients and families, process surveillance forms, assessment algorithm for UTIs).5 After demonstrating effectiveness at reducing urine culturing and antibiotic use in a small pilot of 10 …
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».