Behavioral Nudges to Improve Audit and Feedback Report Opening Among Antibiotic Prescribers: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».