Evaluating Audit and Feedback Strategies to Reduce Antibiotic Prescribing in Primary Care: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Context: An estimated 25-50% of antibiotic prescriptions in primary care are unnecessary, increasing the risk of antimicrobial resistance in the population. Objective: To investigate the effect of providing family physicians with audit and feedback (A&F) on antibiotic prescribing compared to their peers on antibiotic use. Study design and analysis: We performed a pragmatic randomized controlled trial (4:1 allocation) with an embedded process evaluation of an A&F mailed letter to family physicians compared to no letter in Ontario, Canada. Within the intervention arm was a 2x2 factorial trial evaluating case-mix adjusted comparators versus unadjusted, and emphasis, or not, on the harms of antibiotics. The primary outcome was antibiotic prescribing rate per 1,000 patient visits at 6 months. A mixed-methods process evaluation used interviews with family physicians to explore potential mechanisms underlying the observed effects (Clinical Trial IDs: NCT04594200, NCT05044052). Setting or dataset: Family physicians in the intervention arm were sent the audit and feedback letter in January 2022. Prescribing data was derived from administrative databases. Qualitative data utilized inductive and deductive techniques informed by the Clinical Performance Feedback Intervention Theory. Results: 4,076 physicians received a feedback letter. At 6 months, the antibiotic prescribing rate was lower in the intervention arm (56.43 versus 59.95) with a Relative Rate of 0.95 (95% CI, 0.94-0.96). The intervention was most impactful among younger physicians and those with high baseline volumes. No significant incremental reduction was seen for adjusted case-mix data or harms messaging. The process evaluation found that physicians with a large gap between the “target” and their own prescribing rate were less motivated to change their prescribing behaviors, especially those that practiced in walk-in clinics, emergency departments, or rural settings. Finally, physicians were more generally accepting of feedback related to reducing the duration of their antibiotic prescribing. Conclusion: Peer comparison A&F letters reduced overall antibiotic prescribing by 5% with no additional benefit through case-mix adjustment or harms messaging. Our A&F was an effective intervention for antimicrobial stewardship in primary care but may benefit from a more tailored approach that includes customized targets based on physicians’ prescribing rates and addressing their unique practice location.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».