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Enregistrement W4214824189 · doi:10.1093/ofid/ofac111

Behavioral Nudges to Improve Audit and Feedback Report Opening Among Antibiotic Prescribers: A Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4214824189 sur OpenAlexafffundabout
Nick Daneman, Samantha Lee, Heming Bai, Chaim M. Bell, Susan E. Bronskill, Michael A. Campitelli, Gail Dobell, Longdi Fu, Gary Garber, Noah Ivers, Matthew Kumar, Jonathan Lam, Bradley J. Langford, Celia Laur, Andrew M. Morris, Cara Mulhall, Ruxandra Pinto, Farah E. Saxena, Kevin L. Schwartz, Kevin A. Brown

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaWomen's College HospitalSunnybrook Health Science CentreSinai Health SystemHealth Sciences CentrePublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineNudge theoryRandomized controlled trialAuditFamily medicineInternal medicineSocial psychologyPsychologyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Peer comparison audit and feedback has demonstrated effectiveness in improving antibiotic prescribing practices, but only a minority of prescribers view their reports. We rigorously tested 3 behavioral nudging techniques delivered by email to improve report opening. Methods We conducted a pragmatic randomized controlled trial among Ontario long-term care prescribers enrolled in an ongoing peer comparison audit and feedback program which includes data on their antibiotic prescribing patterns. Physicians were randomized to 1 of 8 possible sequences of intervention/control allocation to 3 different behavioral email nudges: a social peer comparison nudge (January 2020), a maintenance of professional certification incentive nudge (October 2020), and a prior participation nudge (January 2021). The primary outcome was feedback report opening; the primary analysis pooled the effects of all 3 nudging interventions. Results The trial included 421 physicians caring for >28 000 residents at 450 facilities. In the pooled analysis, physicians opened only 29.6% of intervention and 23.9% of control reports (odds ratio [OR], 1.51 [95% confidence interval {CI}, 1.10–2.07], P = .011); this difference remained significant after accounting for physician characteristics and clustering (adjusted OR [aOR], 1.74 [95% CI, 1.24–2.45], P = .0014). Of individual nudging techniques, the prior participation nudge was associated with a significant increase in report opening (OR, 1.62 [95% CI, 1.06–2.47], P = .026; aOR, 2.16 [95% CI, 1.33–3.50], P = .0018). In the pooled analysis, nudges were also associated with accessing more report pages (aOR, 1.28 [95% CI, 1.14–1.43], P < .001). Conclusions Enhanced nudging strategies modestly improved report opening, but more work is needed to optimize physician engagement with audit and feedback. Clinical Trials Registration NCT04187742.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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