Impact of a smartphone application for appropriate antibiotic prescribing at three tertiary hospitals: an international, multicentre stepped-wedge cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Smartphone applications (apps) for antibiotic prescribing have been studied in observational studies. Here, we assessed whether the use of a smartphone app increased appropriate antibiotic therapy (AAT) in hospitals. METHODS: An antibiotic stewardship app (Firstline.org) was populated with local guidelines and tested in a stepped-wedged cluster randomized trial in three hospitals in the Netherlands, Sweden, and Switzerland. Defined clusters were randomized per hospital for the intervention (use of app) or standard of care. Primary outcome was AAT assessed by chart review in 15 random patients per cluster per intervention period. Secondary outcomes included clinical outcomes and user analytics. A questionnaire identifying barriers to app use was disseminated. Multivariable multilevel logistic models with time periods as fixed effects to adjust for time trend and treatment as fixed effects were employed to estimate the odds ratio of treatment. RESULTS: Twelve clusters in the Netherlands (1085 patients) were included, 12 in Sweden (362 patients) and 8 in Switzerland (653 patients). Overall, AAT was not increased (2.0% [95% CI, -5.92% to 9.97%]) in the intervention arm compared with control across the three centres. Mean frequency of app use by cluster was associated with an AAT increase (1.9% [95% CI, 1.18-2.62%]) across study centres; 3.2% in the Netherlands (p < 0.01), 2.8% in Switzerland (p < 0.01), and remained similar in Sweden (0.4%; p 0.46). No difference was found for the other secondary outcomes. Main barriers for app use reported in the questionnaire were easily forgetting using the app and having other tools to help prescribing antibiotics. DISCUSSION: Overall, the introduction of a stewardship app did not significantly increase AAT, but a prespecified secondary analysis of app use frequency was associated with a small but significant improvement of AAT. Variable uptake of the app, coexisting routes to guidelines and the impact of the COVID-19 pandemic during the trial likely had an impact on the results. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov, trial number NCT03793946.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».