Implementing an audit and feedback cycle to improve adherence to the Choosing Wisely Canada recommendations: clustered randomized trail
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Audit and Feedback (A&F), a strategy aimed at promoting modified practice through performance feedback, is a method to change provider behaviour and reduce unnecessary medical services. This study aims to assess the use of A&F to reduce antibiotic prescribing for viral infections and antipsychotic prescribing to patients with dementia. Methods Clustered randomized trial of 239 primary care providers in Manitoba, Canada, participating in the Manitoba Primary Care Research Network. Forty-six practices were randomly assigned to one of three groups: control group, intervention 1 (recommendations summary), intervention 2 (recommendations summary and personalized feedback). We assessed prescribing rates prior to the intervention (2014/15), during and immediately after the intervention (2016/17) and following the intervention (2018/19). Physician characteristics were assessed. Results Between 2014/15–2016/17, 91.6% of providers in intervention group 1 and 95.9% of providers in intervention group 2 reduced their antibiotic and antipsychotic prescribing rate by ≥ 1 compared to the control group (77.6%) ( p -value 0.0073). This reduction was maintained into 2018/19 at 91.4%. On multivariate regression alternatively funded providers had 2.4 × higher odds of reducing their antibiotic prescribing rate compared to fee-for-service providers. In quantile regression of providers with a reduction in antibiotic prescribing, alternatively funded (e.g. salaried or locum) providers compared to fee-for-service providers were significant at the 80 th quantile. Conclusions Both A&F and recommendation summaries sent to providers by a trusted source reduced unnecessary prescriptions. Our findings support further scale up of efforts to engage with primary care practices to improve care with A&F. Trial registration ClinicalTrials.gov NCT05385445, retrospectively registered, 23/05/2022.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».