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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 OpenAlex
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

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,796

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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