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Enregistrement W4391995916 · doi:10.2196/50417

N-of-1 Trials of Antimicrobial Stewardship Interventions to Optimize Antibiotic Prescribing for Upper Respiratory Tract Infection in Emergency Departments: Protocol for a Quasi-Experimental Study

2024· article· en· W4391995916 sur OpenAlexvenueno aff
Hersh Attal, Zhilian Huang, Win Sen Kuan, Yanyi Weng, Hann Yee Tan, Eillyne Seow, Li Lee Peng, Hoon Chin Lim, Angela Chow

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobial stewardshipPsychological interventionMedicineEmergency departmentIntervention (counseling)Respiratory tract infectionsFamily medicineInfection controlProtocol (science)Focus groupEmergency medicineIntensive care medicineAntibiotic resistanceAntibioticsNursingAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial stewardship programs attempting to optimize antibiotic therapy and clinical outcomes mainly focus on inpatient and outpatient settings. The lack of antimicrobial stewardship program studies in the emergency department (ED) represents a gap in tackling the problem of antimicrobial resistance as EDs treat a substantial number of upper respiratory tract infection cases throughout the year. OBJECTIVE: We intend to implement two evidence-based interventions: (1) patient education and (2) providing physician feedback on their prescribing rates. We will incorporate evidence from a literature review and contextualizing the interventions based on findings from a local qualitative study. METHODS: Our study uses a quasi-experimental design to evaluate the effects of interventions over time in the EDs of 4 public hospitals in Singapore. We will include an initial control period of 18 months. In the next 6 months, we will randomize 2 EDs to receive 1 intervention (ie, patient education) and the other 2 EDs to receive the alternative intervention (ie, physician feedback). All EDs will receive the second intervention in the subsequent 6 months on top of the ongoing intervention. Data will be collected for another 6 months to assess the persistence of the intervention effects. The information leaflets will be handed to patients at the EDs before they consult with the physician, while feedback to individual physicians by senior doctors is in the form of electronic text messages. The feedback will contain the physicians' antibiotic prescribing rate compared with the departments' overall antibiotic prescribing rate and a bite-size message on good antibiotic prescribing practices. RESULTS: We will analyze the data using segmented regression with difference-in-difference estimation to account for concurrent cluster comparisons. CONCLUSIONS: Our proposed study assesses the effectiveness of evidence-based, context-specific interventions to optimize antibiotic prescribing in EDs. These interventions are aligned with Singapore's national effort to tackle antimicrobial resistance and can be scaled up if successful. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05451836; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05451836. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/50417.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,008
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,016

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 Opus0,374
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,202 · 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 non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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