Leveraging de-implementation science to promote infection prevention and stewardship: a roadmap and practical examples (Part II of II)
Notice bibliographique
Résumé
De-implementation of established practices is a common challenge in infection prevention and antimicrobial stewardship and a necessary part of the life cycle of healthcare quality improvement programs. Promoting de-implementation of ineffective antimicrobial use and increasingly of low-value diagnostic testing are cornerstones of stewardship practice. Principles of de-implementation science and the interplay of implementation and de-implementation are discussed in part I of this Society for Healthcare Epidemiology of America White Paper Series.In this second part of the series, we discuss a process for applying principles of de-implementation science in infection prevention and stewardship and then review some real-world examples and case studies, including a national blood culture shortage, contact precautions, and surgical and dental prophylaxis. We use these examples to demonstrate how barriers and facilitators can be mapped to evidence-informed implementation/de-implementation strategies to promote efforts to reduce low-value, ineffective, or out-of-date practices. These real-world examples highlight the need for infection prevention and stewardship programs to adapt to changing evidence, contexts, and conditions. Although barriers to practice change are often a bit different, de-implementation can sometimes be thought of as the implementation of a new program-but the new program aims to stop rather than start doing something.As the saying goes, sometimes less really is more. Medicine and public health have a strong action bias and a strong aversion to risk and uncertainty. Although our best intentions may point us to implementing more interventions, often, the best medicine instead dictates that we do less, or nothing at all. Leveraging principles of de-implementation science can help move healthcare in the right direction when interventions are low-value, ineffective, or no longer needed.
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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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».