Intervention to reduce unnecessary urinary catheter use in a large academic health science centre: A theory-based process evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Inappropriate use of urinary catheters can increase the risk of catheter-associated urinary tract infections (CAUTI) leading to increased morbidity and increased costs. The overall purpose of this study was to evaluate an intervention to reduce unnecessary urinary catheter use and prevent CAUTI in hospitalized patients across a large academic health science centre. Methods: This was a two-phase study, which took place between 2017 and 2019. Phase 1 was a pre- and post-intervention design to test the impact of a CAUTI protocol across the organization. Audits on 4 units pre and post were conducted, and data were analyzed descriptively. Phase 2 was a theory-based process evaluation to understand the barriers and enablers to the implementation. Semi-structured interviews were conducted and then analyzed using a systematic approach. Results: Phase 1: All inpatients with urinary catheters admitted on the four selected units during the study period (n=99, pre) and (n=99, post) were included. CAUTI prevalence rate was 18.2% pre vs 14.1% post (p=.563). Phase 2: participants (n=18) who worked during the study period on the four audit units were interviewed, and a total of 13 barriers and 19 enablers were found across the participant groups. Conclusion: No statistically significant difference in CAUTI prevalence rates were noted. The theory-based process evaluation provided insights into barriers and enablers to the implementation which may help reformulate the intervention in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».