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Enregistrement W4399938161 · doi:10.2196/60099

Improving Antibiotic Use in Nursing Homes by Infection Prevention and Control and Antibiotic Stewardship (IMAGINE): Protocol for a Before-and-After Intervention and Implementation Study

2024· article· en· W4399938161 sur OpenAlexvenueno aff
Ana García-Sangenís, Daniela Modena, Jette Nygaard Jensen, Athina Chalkidou, Valeria Antsupova, Tina Marloth, Anna Marie Theut, Beatríz González López-Valcarcel, Fabiana Raynal Floriano, Laura Vallejo‐Torres, Jesper Lykkegaard, Malene Plejdrup Hansen, Jens Søndergaard, Jonas Olsen, András Balint, Ria Benkő, Davorina Petek, Nina Sodja, Anna Kowalczyk, Maciek Godycki-Ćwirko, Helena Glasová, Jozef Glasa, Rūta Radzevičienė, Lina Jaruševičienė, Christos Lionis, Marilena Anastasaki, Agapi Angelaki, Elena Petelos, Sergi Briones, Georg Ruppe, Ramon Monfà, Anders Bjerrum, Carl Llor

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of CreteEuropean Commission
Mots-clésAntibiotic StewardshipProtocol (science)MedicineNursingInfection controlIntervention (counseling)Antimicrobial stewardshipStewardship (theology)AntibioticsIntensive care medicineAlternative medicineAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the extensive use of antibiotics and the growing challenge of antimicrobial resistance, there has been a lack of substantial initiatives aimed at diminishing the prevalence of infections in nursing homes and enhancing the detection of urinary tract infections (UTIs). OBJECTIVE: This study aims to systematize and enhance efforts to prevent health care-associated infections, mainly UTIs and reduce antibiotic inappropriateness by implementing a multifaceted intervention targeting health care professionals in nursing homes. METHODS: A before-and-after intervention study carried out in a minimum of 10 nursing homes in each of the 8 European participating countries (Denmark, Greece, Hungary, Lithuania, Poland, Slovakia, Slovenia, and Spain). A team of 4 professionals consisting of nurses, doctors, health care assistants, or health care helpers are actively involved in each nursing home. Over the initial 3-month period, professionals in each nursing home are registering information on UTIs as well as infection and prevention control measures by means of the Audit Project Odense method. The audit will be repeated after implementing a multifaceted intervention. The intervention will consist of feedback and discussion of the results from the first registration, training on the implementation of infection and prevention control techniques provided by experts, appropriateness of the diagnostic approach and antibiotic prescribing for UTIs, and provision of information materials on infection control and antimicrobial stewardship targeted to staff, residents, and relatives. We will compare the pre- and postintervention audit results using chi-square test for prescription appropriateness and Student t test for implemented hygiene elements. RESULTS: A total of 109 nursing homes have participated in the pilot study and the first registration audit. The results of the first audit registration are expected to be published in autumn of 2024. The final results will be published by the end of 2025. CONCLUSIONS: This is a European Union-funded project aimed at contributing to the battle against antimicrobial resistance through improvement of the quality of management of common infections based on evidence-based interventions tailored to the nursing home setting and a diverse range of professionals. We expect the intervention to result in a significant increase in the number of hygiene activities implemented by health care providers and residents. Additionally, we anticipate a marked reduction in the number of inappropriately managed UTIs, as well as a substantial decrease in the overall incidence of infections following the intervention. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/60099.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,452 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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