MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213230648 · doi:10.1186/s13012-022-01194-8

Optimizing responsiveness to feedback about antibiotic prescribing in primary care: protocol for two interrelated randomized implementation trials with embedded process evaluations

2022· article· en· W4213230648 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer Shuldiner, Kevin L. Schwartz, Bradley J. Langford, Noah Ivers, Monica Taljaard, Jeremy Grimshaw, Meagan Lacroix, Mina Tadrous, Valerie Leung, Kevin A. Brown, Andrew M. Morris, Gary Garber, Justin Presseau, Kednapa Thavorn, Jerome A. Leis, Holly O. Witteman, Jamie Brehaut, Nick Daneman, Michael H. Silverman, Michelle Greiver, Tara Gomes, Michael R. Kidd, Jill Francis, Merrick Zwarenstein, Jonathan Lam, Cara Mulhall, Sharon Gushue, Andrew Wong

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensToronto Public HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialMedical prescriptionIntervention (counseling)AuditFamily medicineAcademic detailingPublic healthProtocol (science)Health administrationHealth careCluster randomised controlled trialAlternative medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Audit and feedback (A&F) that shows how health professionals compare to those of their peers, can be an effective intervention to reduce unnecessary antibiotic prescribing among family physicians. However, the most impactful design approach to A&F to achieve this aim is uncertain. We will test three design modifications of antibiotic A&F that could be readily scaled and sustained if shown to be effective: (1) inclusion of case-mix-adjusted peer comparator versus a crude comparator, (2) emphasizing harms, rather than lack of benefits, and (3) providing a viral prescription pad. METHODS: We will conduct two interrelated pragmatic randomized trials in January 2021. One trial will include family physicians in Ontario who have signed up to receive their MyPractice: Primary Care report from Ontario Health ("OH Trial"). These physicians will be cluster-randomized by practice, 1:1 to intervention or control. The intervention group will also receive a Viral Prescription Pad mailed to their office as well as added emphasis in their report on use of the pad. Ontario family physicians who have not signed up to receive their MyPractice: Primary Care report will be included in the other trial administered by Public Health Ontario ("PHO Trial"). These physicians will be allocated 4:1 to intervention or control. The intervention group will be further randomized by two factors: case-mix adjusted versus unadjusted comparator and emphasis or not on harms of antibiotics. Physicians in the intervention arm of this trial will receive one of four versions of a personalized antibiotic A&F letter from PHO. For both trials, the primary outcome is the antibiotic prescribing rate per 1000 patient visits, measured at 6 months post-randomization, the primary analysis will use Poisson regression and we will follow the intention to treat principle. A mixed-methods process evaluation will use surveys and interviews with family physicians to explore potential mechanisms underlying the observed effects, exploring targeted constructs including intention, self-efficacy, outcome expectancies, descriptive norms, and goal prioritization. DISCUSSION: This protocol describes the rationale and methodology of two interrelated pragmatic trials testing variations of theory-informed components of an audit and feedback intervention to determine how to optimize A&F interventions for antibiotic prescribing in primary care. TRIAL REGISTRATION: NCT04594200, NCT05044052. CIHR Grant ID: 398514.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,118
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,118
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0120,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,012
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0120,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0970,020

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,399 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueImplementation ScienceMême sujetAntibiotic Use and ResistanceTravaux en français237 207