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Enregistrement W4385412626 · doi:10.1371/journal.pone.0280096

A cluster randomized trial assessing the impact of personalized prescribing feedback on antibiotic prescribing for uncomplicated acute cystitis to family physicians

2023· article· en· W4385412626 sur OpenAlexafffund
Greg Carney, Malcolm Maclure, David M. Patrick, Anat Fisher, Dana Stanley, Ken Bassett, Colin R. Dormuth

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésMedicineRandomized controlled trialConfidence intervalIntervention (counseling)Medical prescriptionFamily medicinePediatricsInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the impact of personalized prescribing portraits on antibiotic prescribing for treating uncomplicated acute cystitis (UAC) by Family Physicians (FPs). DESIGN: Cluster randomized control trial. SETTING: The intervention was conducted in the primary care setting in the province of BC between December 2010 and February 2012. PARTICIPANTS: We randomized 4 833 FPs by geographic location into an Early intervention arm (n = 2 417) and a Delayed control arm (n = 2 416). INTERVENTION: The Education for Quality Improvement in Patient Care (EQIP) program mailed to each FP in BC, a 'portrait' of their individual prescribing of antibiotics to women with UAC, plus therapeutic recommendations and a chart of trends in antibiotic resistance. MAIN OUTCOME MEASURES: Antibiotic prescribing preference to treat UAC. RESULTS: Implementing exclusion criteria before and after a data system change in the Ministry of Health caused the arms to be unequal in size-intervention arm (1 026 FPs, 17 637 UAC cases); control arm (1 352 FPs, 25 566 UAC cases)-but they were well balanced by age, sex and prior rates of prescribing antibiotics for UAC. In the early intervention group probability of prescribing nitrofurantoin increased from 28% in 2010 to 38% in 2011, a difference of 9.9% (95% confidence interval [CI], 9.1% to 10.7. Ciprofloxacin decreased by 6.2% (95% CI: 5.6% to 6.9%) and TMP-SMX by 3.7% (95% CI: 3.1% to 4.2%). Among 295 FPs who completed reflective surveys, 52% said they were surprized by the E. coli resistance statistics and 57% said they planned to change their treatment of UAC. CONCLUSION: The EQIP intervention demonstrated that feedback of personal data to FPs on their prescribing, plus population data on antibiotic resistance, with a simple therapeutic recommendation, can significantly improve prescribing of antibiotics. Trial registration: ISRCTN 16938907.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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