Patient engagement to counter catheter-associated urinary tract infections with an app (PECCA): a multicentre, prospective, interrupted time-series and before-and-after study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of urinary tract infections (UTIs) is increased by unnecessary placement and prolonged use of urinary catheters. AIM: To assess whether inappropriate use of catheters and catheter-associated UTI were reduced through patient participation. METHODS: In this multicentre, interrupted time-series and before-and-after study, we implemented a patient-centred app which provides catheter advice for patients, together with clinical lessons, feedback via e-mails and support rounds for staff members. Data on catheter use and infections were collected during a six-month baseline and a six-month intervention period on 13 wards in four hospitals in the Netherlands. Dutch Trial Register: NL7178. FINDINGS: , 2019, 6556 patients were included in 24 point-prevalence surveys, 3285 (50%) at baseline and 3271 (50%) during the intervention. During the intervention 249 app users and a median of seven new app users per week were registered (interquartile range: 5.5-13.0). At baseline, inappropriate catheter use was registered for 175 (21.9%) out of 798 catheters, compared to 55 (7.0%) out of 786 during the intervention. Time-series analysis showed a non-significant decrease of inappropriate use of 5.8% (95% confidence interval: -3.76 to 15.45; P = 0.219), with an odds ratio of 0.27 (0.19-0.37; P < 0.001). Catheter-associated UTI decreased by 3.0% (1.3-4.6; P = 0.001), with odds ratio 0.541 (0.408-0.716; P < 0.001). CONCLUSION: Although UTI significantly decreased after the implementation, patient participation did not significantly reduce the prevalence of inappropriate urinary catheter use. However, the inappropriate catheter reduction of 5.8% and an odds ratio of 0.27 suggest a positive trend. Patient participation appears to reduce CAUTI and could reduce other healthcare-associated infections.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».