WHY STOP? Quantifying Cognitive-Behavioural factors that influence the impact of PCR-POCT results on antibiotic cessation in ICU
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION: Rapid Point of Care Tests for infection (POCT) do not consistently improve antibiotic stewardship (ASP) of suspected ICU infection. We measured 1) the effect of a negative PCR-POCT on antibiotic stop decisions, and 2) clinico-behavioural factors that prevent stopping.METHODS: Vignettes of antibiotic treated respiratory infection, with 4 distinct trajectories were presented to ICU clinicians: overall improvement, clinical improvement/biological worsening, clinical worsening/biological improvement, overall worsening. Initial and post PCR-POCT antibiotic decisions (stop or continue) /confidence levels were recorded. The PCR-POCT offer was voluntary but always presented and negative. Linear regression determined association of their final decision with influencing factors.RESULTS: Seventy clinicians responded. A negative PCR-POCT increased stop decisions in all scenarios (p<0.001) except improvement (already high); especially in discordant clin worse(49% pre-POCT vs 74% post-POCT). Inclination to stop was reduced by an ambiguous/worsening trajectory(p=0.015), initial confidence to continue(p<0.001), and involuntary receipt of POCT(p<0.001), not clinician experience or risk averseness. CONCLUSIONS: Negative PCR-POCT increases the inclination to stop antibiotics, particularly in ambiguous/worsening trajectories of ICU infection. Clinician intuition to continue and disinterest in POCT reduce its influence to stop. Highlighting and quantifying the predictive impact of behavioural-trajectorial factors can improve antibiotic stewardship and study design in ICU related infection.
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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 | 0,005 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».