发表在第21卷第九名(2019): 9月

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抗生素管理的卫生专业数字教育:数字健康教育合作的系统回顾和元分析

抗生素管理的卫生专业数字教育:数字健康教育合作的系统回顾和元分析

抗生素管理的卫生专业数字教育:数字健康教育合作的系统回顾和元分析

审查

1南洋理工大学李光前医学院人口健康科学中心,新加坡,新加坡

2家庭医学和初级保健,李光前医学院,南洋理工大学,新加坡,新加坡

3.英国伦敦帝国理工学院公共卫生学院初级保健和公共卫生系

4阿姆斯特丹UMC,阿姆斯特丹自由大学,荷兰阿姆斯特丹

5药物治疗教育研究与专业中心,荷兰阿姆斯特丹

6世界卫生组织卫生人力司,日内瓦,瑞士

*这些作者贡献相同

通讯作者:

Lorainne Tudor Car,医学博士,硕士,博士

家庭医学和初级保健“,

李光前医学院

南洋理工大学

曼德勒路11号

新加坡,308232年

新加坡

电话:65 69041258

电子邮件:lorainne.tudor.car@ntu.edu.sg


背景:不适当的抗生素处方是导致抗生素耐药性的主要因素之一,可通过教育等一系列干预措施来控制抗生素耐药性。

摘要目的:与传统教育相比,我们旨在总结抗生素管理数字教育在提高卫生保健专业人员的知识、技能、态度和临床实践方面的有效性的证据。

方法:检索了7个电子数据库和2个试验登记处,以检索1990年1月1日至2018年9月20日发表的随机对照试验(rct)和聚类rct。没有语言限制。我们还检索了国际临床试验注册平台搜索门户和对照试验元注册,以确定未发表的试验,并检查了纳入研究的参考文献列表和相关的系统评价,以确定研究的资格。我们采用Cochrane方法选择研究,提取数据,评价并综合符合条件的研究。我们使用随机效应模型进行汇总分析,并通过对森林图的目视检查和I的计算来评估统计异质性2统计。

结果:纳入6项集群随机对照试验和2项随机对照试验,共纳入655个初级保健实践、1392名初级保健医生和485632名患者。干预措施包括个人数字助理;短信;在线数字教育,包括电子邮件和网站;在线混合教育,将在线数字教育和传统教育材料相结合。对照组接受传统教育。六项研究评估了临床实践干预后的变化。大多数研究(4/6)报告称,与传统教育相比,数字教育在抗生素处方或配药率方面有更大的降低。两项研究表明,与传统教育相比,移动教育在干预后知识得分上存在显著差异(标准化平均差值=1.09,95% CI 0.90-1.28;我2= 0%;效应量大;491名参与者[2项研究])。对医疗保健专业人员的态度和患者相关结果的调查结果是混合或不确定的。三项研究发现,数字教育比传统教育更具成本效益。没有一项纳入的研究报告了技能、满意度或潜在的不良影响。

结论:使用移动或在线方式的抗生素管理数字教育的研究结果是互补的,并发现在改善临床实践和干预后知识方面比传统教育更具成本效益,特别是在注册后环境中。目前还缺乏关于虚拟现实或严肃游戏等其他数字教育模式有效性的证据。未来的研究还应包括在初级保健和低收入和中等收入国家以外的环境中工作的卫生保健专业人员。

临床试验:普洛斯彼罗CRD42018109742;https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=109742

中国医学网络杂志2019;21(9):e14984

doi: 10.2196/14984

关键字



抗生素耐药性是全球最重要的公共卫生问题之一,该问题的严重程度正在增加[1].世界卫生组织(世卫组织)警告说,“如果不采取紧急行动,我们将走向一个后抗生素时代,在这个时代,普通感染和轻微伤害可能再次致死”[2].在美国,每年至少有200万人感染对抗生素有耐药性的细菌,每年有23000人直接死于这些感染[13.].抗生素耐药性间接导致了全球卫生保健成本的增加。如果不能解决抗生素耐药性问题,估计到2050年,全球将导致超过1000万人死亡,每年造成高达100万亿美元的损失[4].

抗生素耐药性的主要原因包括抗生素处方过多、牲畜和鱼类养殖业过度使用抗生素、医院和诊所感染控制不力、患者未完成治疗、缺乏卫生条件和环境卫生条件差[5-7].雪上加霜的是,卫生人力和培训设施短缺,同时缺乏针对卫生保健专业人员的有效教育项目[8].根据上述挑战,世卫组织通过其抗微生物药物耐药性能力框架为各国提供支持,为注册前和注册后级别的卫生人力学习者提供必要的能力指导,以帮助在政策和实践环境中解决抗微生物药物耐药性问题[9].

在教育中使用信息和通信技术,即数字教育,可以改善抗生素管理教育[10].与传统教育方法相比,数字教育具有几个潜在的优势,例如更容易获得学习材料,使学习过程不受时间和地点的限制。通过其不同的模式,数字教育实现了不同形式和水平的互动性、沉浸感、干预持续时间、反馈等不同的教育体验。数字教育还允许简单和可扩展的最新证据传播。在抗微生物药物耐药性方面,数字平台正越来越多地用于提供教育和培训,并有可能通过以下方式提高其使用率,例如,确保此类项目得到认可,并通过各种手段激励卫生保健专业人员[1112].由于抗生素耐药性是最普遍的抗菌素耐药性形式[13]并可通过卫生专业教育加以预防[1415],本文重点介绍了注册前和注册后医疗保健专业人员使用不同形式的数字教育进行抗生素管理。

数字教育(也称为电子学习或数字学习)是通过数字技术进行教学和学习的行为。它是一个总括性的术语,指不断发展的多种教育方法、概念、方法和技术。数字教育的特点还包括具体的教学方法、教学内容以及硬件和软件的技术支持[16].它包括但不限于线下和线上数字教育[17-19],严肃的游戏和游戏化[20.]、大规模网络公开课、虚拟现实[21],虚拟病人模拟[22],以及流动数码教育[23) (多媒体附件1) [24-28].

过往检讨[2930.]关于抗生素管理教育干预措施的有效性的研究主要集中在传统干预模式,如使用基于文本或基于纸张的干预措施。据我们所知,目前还没有评估数字教育在抗生素管理方面对卫生专业人员的有效性的综述。为了解决这一差距,我们对数字技术单独(单一模式)、与其他数字技术结合(多模式)或与传统教育结合(混合数字教育)的有效性进行了系统回顾,为注册前和注册后的卫生保健专业人员提供抗生素管理教育。


搜寻策略及选择准则

我们按照系统评价首选报告项目和荟萃分析指南进行了系统评价和荟萃分析[31].本次综述的方案已在国际系统综述前瞻性登记册(PROSPERO, CRD42018109742)中注册[32].对注册前和注册后的卫生保健专业人员进行随机对照试验(rct)和聚类随机对照试验(crct),使用任何类型的数字教育(独立或混合)与任何类型的对照(包括传统教育和其他形式的数字教育),测量临床实践、知识、技能、态度、满意度和以患者为中心的结果(作为主要结果)的变化;不利影响;或经济结果(作为次要结果)符合纳入本综述的条件。我们纳入了国际教育标准分类:教育和培训领域(联合国教育、科学及文化组织)健康教育和培训领域(第091节)中列出的参与者和资格持有者,并排除了来自传统、替代和补充医学领域的参与者的研究。我们排除了交叉试验,因为结转效应的可能性很高。Car等人在之前的研究中对该方法进行了详细描述[16].

我们为Medline (Ovid)、Embase (Ovid)、Cochrane对照试验中央登记(Central, Wiley)、PsycINFO (Ebsco)、教育研究信息中心(Ebsco)、护理和相关健康文献累积索引(Ebsco)和Web of Science核心收藏(Thomson Reuters;看到多媒体附件2Medline [Ovid]搜索策略)。数据库搜索时间为1990年1月1日至2018年9月20日。我们选择1990年作为我们搜索的开始年份,因为在此之前计算机的使用仅限于基本任务。16].我们还搜索了国际临床试验注册平台搜索门户和对照试验元注册,以确定未发表的试验(见多媒体参阅临床试验注册处的名单)。

每个来源的搜索结果被合并到一个单一的库中,重复的记录被使用参考管理软件删除[33].三名审稿人(BK、GD和LG)独立筛选所有记录的标题和摘要,以确定潜在的相关研究。我们检索了被认为可能相关的文章的全文副本,并根据资格标准独立评估了检索到的文章。最后,我们检索了我们认为有资格纳入我们的综述和相关系统综述的所有研究的参考文献列表。

三名审稿人(BK、GD和LG)使用标准数据收集表格从所有纳入的研究中独立提取了与参与者、干预措施、比较对象、结果指标和结果相关的相关特征。任何分歧都通过讨论协商一致解决。

数据分析

对于连续的结果,我们报告了每个干预组的结果的平均值和SDs,以及参与者的数量和P值。对于二分类结果,我们报告了95% ci的风险比(RR)。我们无法在文献中确定数字教育干预的效应量的临床有意义的解释。因此,与该领域的其他研究一致,我们使用干预后标准化平均差(SMD)来呈现结果,并使用科恩规则来解释效应量[3435].

当研究对每个结果报告了不止一项测量时,分析中使用研究作者定义的主要测量。如果没有报告主要测量,则报告与其他纳入研究的结果最一致的测量和干预后的第一次测量。

对于crct,我们试图获得个体水平的数据。在cRCT的统计分析已经为数据聚类进行了调整的情况下,我们提取了报告的效应估计值并直接用于我们的分析。如果对纳入的研究进行了荟萃分析,我们通过森林图的目视检查和I2统计,用I2<25%、25%-75%、>75%分别为低、中、高异质性[35].如果我们在纳入的研究中发现了大量的临床、方法学或统计学异质性,我们使用叙述方法来进行数据综合,而不是报告荟萃分析的汇总结果。

对于元分析,我们使用随机效应模型。连续结果数据以标准化平均差(SMD)的形式(由于使用了不同的量表)呈现,以及95%的ci。在连续结果的分析中,我们使用了方差逆法。我们在森林图中展示了荟萃分析的结果,该图为每个单独的研究提供了效果估计和95% CI,以及汇总效果估计和95% CI。我们使用Review Manager Software 5.3进行元分析[36].我们遵循Higgins等人所描述的统计指南[35].

三名审稿人(BK、GD和LG)根据Cochrane方法学独立评估纳入研究的方法学偏倚风险[35].评估了rct的以下个别因素:随机序列生成、分配隐藏、盲法(结果评估)、结果数据的完整性(损耗偏倚)、选择性结果报告(相关结果报告)和其他偏倚来源(基线不平衡)。对于crct,我们评估了以下额外领域的风险:招募偏倚、基线不平衡、聚类丢失、不正确分析以及与Puffer等人推荐的单独随机试验的可比性[37].对每项研究的偏倚风险的判断分为高、低或不清楚。如果研究在一个或多个领域存在较高的偏倚风险,或在三个或更多领域存在不明确的偏倚风险,则判断该研究存在高偏倚风险。如果两个领域存在不明确的偏倚风险,则判定研究存在不明确的偏倚风险。我们使用偏倚风险表、图表和叙述性总结将偏倚风险评估的结果纳入综述。

我们开发了一个概念框架,介绍了以抗生素管理为重点的不同数字教育干预措施如何有助于改善抗生素处方实践和减少抗生素耐药性(图1).该框架的目的是通过数字教育增强卫生专业教育的能力,从而提高卫生保健专业人员的知识和技能(以及其他成果,包括与患者相关的成果)。我们希望通过促进卫生专业教育的交付方法,学习成果将得到改善。

图1。一个简化的概念框架,通过数字教育增强卫生专业教育的能力,以解决抗生素耐药性问题。*根据世界卫生组织(2018年)数据列出的抗生素耐药原因[2].**Knight Gwenan等人(2018)[38].
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概述

我们的搜索策略检索到44,054个独特的参考文献(图2).我们纳入了11份报告中的8项研究,涉及655个卫生保健实践、1392名初级保健医生和485,632名患者[39-49].六项研究为crct [41-4547], 2项为随机对照试验[4849].六项研究将参与者随机分为两组,两项研究将参与者随机分为四组。所有参与者均为注册后的初级保健医生。这些研究的参与者人数从12名[49]至479 [47].两项研究以传单或小册子的形式为患者和护理人员提供额外的信息,作为干预的一部分[4345].戴克等[45]评估了一项干预措施的效果,该干预措施包括对初级保健医生的在线数字教育,以及对患者或护理人员的信息小册子。小等[43]为初级保健医生提供了在线数字教育,并提供了交互式小册子,作为医生在与患者会诊时使用的额外资源。

图2。研究选择过程。RCT:随机对照试验。
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干预措施的内容侧重于抗生素管理的不同方面,从急性呼吸道感染抗生素处方的共享决策培训计划[44]、急性呼吸道感染的抗生素处方管理[4345]、初级护理处方不当[41],这是一个多方面的教育项目,旨在减少初级保健中的抗生素发放[4248],以及抗生素决策管理指南[49].

所有研究均在高收入国家进行,只有一项研究在中高收入国家(中国)进行[47].在高收入国家进行的七项研究中,有两项是在美国进行的[4149],其中两场仅在英国上演[4248],其中一场在六个欧洲国家(英格兰、威尔士、比利时、荷兰、西班牙和波兰)进行[43],其中一场在加拿大进行[44],其中一场在荷兰演出[45].所有研究均在临床环境下进行:初级保健或医院/诊所。所有研究都得到了非工业赞助的资金支持,除了一项研究的作者得到了公司(强生公司和“动态研究公司”)的资金支持[49].

对于干预组,三项研究使用了混合数字教育(即在线加上传统教育,如面对面互动研讨会;小组讨论及反思、印制单张及海报)[424448],其中三项研究采用了在线数字教育,包括在线培训材料以及反馈和建议的电子邮件[414345];其中两项研究使用了移动数字教育设备,即移动电话或个人数字助理[4749].干预时间由1小时[42]至18个月[41].三项研究没有提供有关干预持续时间的信息[434547].

对于对照组,一项研究采用传统的继续医学教育计划,而其他七项研究采用常规做法(即,参与者除了通常的工作培训外,没有接受额外的干预)。此外,一项研究将不同形式的在线数字教育项目与传统教育进行了比较[43].

纳入的研究报告了临床实践(n=6项研究)、患者相关结果(n=4项研究)、知识(n=2项研究)、卫生保健专业人员对干预的态度(n=2项研究)和经济结果(n=3项研究)等结果。没有一项研究报告了干预措施的不良或意外影响。表1提出了纳入研究的特征的详细描述。

表1。纳入研究的特征。
研究作者,年份,研究设计,国家 人口(n) 资金的设置和来源 研究领域 干预类型 干预持续时间 控制 结果评估
Bochicchio, 2006,随机对照试验一个,我们[49 12名初级保健医生 初级保健环境,工业资金(强生公司,动态研究公司) 抗生素决策管理指南 移动数字教育 3个月 传统教育(惯例) 知识
巴特勒,2012,RCT,英国[48 68个诊所,263名初级保健医生,48万名患者(大约数字) 初级保健环境,非工业资金 多方面的教育计划,以减少初级保健中的抗生素发放 在线混合教育(在线数字教育+传统教育) 1.5小时 传统教育(惯例) 临床实践的改进;发生的结果;经济结果(年代)
陈,2014,cRCTb,中国[47 100个诊所和479名初级保健医生 初级保健环境,非工业资金 上呼吸道感染的处理 移动数字教育 N/Ac 传统教育d程序) 知识;临床实践的改进;保健专业人员的态度;经济结果(年代)
Dekker, 2018, cRCT,荷兰[45 35个诊所,75名初级保健医生,1009名患者 初级保健环境,非工业资金 抗生素处方治疗急性呼吸道感染 在线数字教育 N/A 传统教育(惯例) 临床实践的改进;危险的结果
Legare, 2012, cRCT,加拿大[44 9个诊所,149名初级保健医生,359名患者 初级保健环境,非工业资金 抗生素处方治疗急性呼吸道感染 在线混合教育(在线数字教育+传统教育) 4个小时 传统教育(惯例) 危险的结果
米克尔,2016,cRCT,美国[41 47个诊所和248名初级保健医生 初级保健环境,非工业资金 初级保健实践中的抗生素处方 在线数字教育 > 18个月 传统教育(惯例) 临床实践改进
McNulty, 2018, cRCT,英国[42 150个诊所和166名初级保健医生 初级保健环境,非工业资金 初级保健中的抗生素配药 在线混合教育(在线数字教育+传统教育) 1小时 传统教育(惯例) 临床实践改进
利特尔,2013,cRCT,六个欧洲国家(英格兰、威尔士、比利时、荷兰、西班牙和波兰)[43 246次实践,4264名患者 初级保健环境,非工业资金 抗生素处方治疗急性呼吸道感染 在线数字教育(CRPe培训) N/A 传统教育(惯例) 临床实践的改进;医护人员的态度;发生的结果;经济结果(年代)
Yardley 2013, cRCT,六个欧洲国家(如上所述)[39 246次实践,4264名患者 初级保健环境,非工业资金 抗生素处方治疗急性呼吸道感染 在线数字教育(强化沟通培训) N/A 传统教育(惯例) 临床实践的改进;医护人员的态度;发生的结果;经济结果(年代)
Oppong 2018, cRCT,六个欧洲国家(如上所述)[40 246次实践,4264名患者 初级保健环境,非工业资金 抗生素处方治疗急性呼吸道感染 在线数字教育(综合CRP和强化沟通培训) N/A 传统教育(惯例) 临床实践的改进;医护人员的态度;发生的结果;经济的结果(

一个RCT:随机对照试验。

bcRCT:整群随机对照试验。

cN/A:不适用。

d继续医学教育。

eCRP: c反应蛋白。

知识结果(干预后)

两项研究(491名参与者)将知识评估为主要结果,并使用多项选择问卷进行评估。一项研究评估了干预后的短期知识[47],另一项研究评估了干预后的知识以及干预后3个月的知识保留[49].综合估计表明,与传统教育相比,干预(手机或个人数字助理设备[移动数字教育])可以提高干预后的知识得分(SMD=1.09, 95% CI 0.90-1.28;我2= 0%;491名参与者[2项研究],较大的效应量;图3).

图3。干预后知识结果的森林图(移动数字教育vs传统教育)。mLearning:移动学习;IV:逆方差。
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临床实践改进

六项研究评估了在线数字教育(单独或混合形式)和移动数字教育模式在降低抗生素处方或配药率方面的有效性[41-43454748].在六项研究中,四项研究[41434548]支持数字教育和两项研究[4247]报告数字教育和传统教育在效果上没有差异。由于研究的高异质性,这些研究的结果是叙述性的。

小等[43]评估了不同形式的在线数字教育与传统教育相比的有效性,并报告了联合干预(护理点c反应蛋白[CRP]测试的在线培训和增强的沟通技能)与处方率的最大降低相关(联合干预:RR=0.38, 95% CI 0.25-0.55,P<措施;CRP在线训练:RR=0.53, 95% CI 0.36-0.74,P<措施;加强沟通技能训练:RR=0.68, 95% CI 0.5-0.89,P=.003)。米克尔等[41]评估了与传统教育相比,在线数字教育(通过电子邮件进行同行比较,提供反馈和改进绩效的建议)的使用情况,并报告了干预组抗生素处方率与对照组相比有更大的降低(平均变化评分差异:-5.2%,95% CI为- 6.9至- 1.6);P<措施)(41].同样,Dekker等人[45]报告称,与传统教育组相比,在线数字教育组(接受在线学习资源)的抗生素处方率较低(RR=0.65, 95% CI 0.46-0.91) [45].巴特勒等[48]报告了在线混合教育中该研究年度口服抗生素总配药率的降低(4.2%,95% CI 0.6-7.7;P=.02)与传统教育相比[48].陈等[47]评估了手机短信与传统教育相比的有效性,并报告干预后两组间抗生素处方率无显著差异(RR=1.02, 95% CI 0.94-1.1;P=点)(47].麦克纳尔蒂等人[42]将在线混合教育与常规教学进行比较,发现两组间抗生素配药率无显著差异(配药率比0.973,95% CI 0.945-1.001;P= 0。06)(42].

总的来说,研究结果表明,与传统教育相比,各种不同形式的在线数字教育(例如,反馈和建议的电子邮件,在线学习资源,在线护理点CRP测试培训)可能会改善初级保健医生的临床实践,并降低抗生素处方或配药率。在线护理点CRP检测和沟通技能的联合培训被发现比其他形式的在线数字教育和传统教育更有效地降低了初级保健实践中的抗生素处方率。

初级保健医师对干预的态度

两项研究评估了干预后对不同形式的抗生素处方数字教育的态度。陈等[47]只评估了干预组的初级保健医生对干预的态度(即包含循证建议的短信)。干预组三分之一的参与者报告说,他们经常在临床决策中采纳这些建议,95%的人希望继续收到这些短信。小等[43比较了三种不同形式的抗生素处方在线培训,并评估了初级保健医生对干预的态度。该研究报告称,不同在线培训小组的参与者对干预可能对他们与患者的关系造成的任何潜在损害的看法,以及他们对减少处方的信心,没有差异多媒体附件4) [43].

危险的结果

四项研究评估了不同的患者相关结果[43-4548,并报告了混合或不确定的结果。巴特勒等[48]报告干预后住院率无差异(干预组减少-1.9%,95% CI -13.2至8.2;P干预后7天的中位评分(MD= -0.65, 95% CI -1.69至0.55;P=.45)干预组(即在线混合数字教育)与传统教育组(即常规教育)之间的差异。

戴克等[45]报道,接受在线数字教育的干预组儿童在同一疾病发作中的再咨询率低于接受传统教育的干预组(RR=0.66, 95% CI 0.38-1.16)。然而,同一研究报告称,6个月内新的呼吸道感染求诊的概率(RR=1.06, 95% CI 0.72-1.58)和医院转诊的概率(RR=0.66, 95% CI 0.31-1.40)没有显著差异。

Legare等[44]报告称,与传统教育相比,基于在线的共享决策程序提高了患者对决策的参与,并导致决定使用抗生素治疗急性呼吸道感染的患者减少(RR=0.48, 95% CI 0.34-0.68)。然而,两组在其他患者相关结局方面的影响没有差异,如对决定的坚持(SMD= -0.82, 95% CI -2.23至0.59),重复咨询(SMD=0.80, 95% CI -0.60至2.20),决定后悔(SMD=0.25, 95% CI -1.07至1.57),生活质量(SMD=0.04, 95% CI -1.27至1.36),以及在未来关于急性呼吸道感染使用抗生素的咨询中参与共同决策的意愿(SMD= 0.16, 95% CI -2.23至0.59)。95% CI -1.16至1.47)。

小等[43]报道,与通常做法相比,关于CRP训练的在线数字教育在干预后患者相关结果(如患者支持(SMD= -0.11, 95% CI -0.24至0.01)、患者咨询满意度(SMD= -0.09, 95% CI -0.22至0.03)和抗生素使用(SMD=0.13, 95% CI 0.01-0.26)方面几乎没有差异。同样,该研究报告称,与传统教育相比,使用在线培训增强沟通技能在干预后患者预后方面没有差异(多媒体附件4).

经济后果

三项研究表明,干预的成本低于传统教育的成本[434748].巴特勒等[48]评估了在线混合教育与传统教育相比的效果,并报告了该计划的平均成本为每次实践2923英镑(~ 4559美元)(SD£1187 [~US $1852]),与对照组相比,干预组的抗生素配药成本降低了5.5%(-0.4%至11.4%),这相当于平均干预实践每年减少约830英镑(~ 1295美元)。陈等[47]还报告说,干预组的每名卫生工作者在短信上的总支出不到2元(0.32美元),而接受传统教育的对照组,每名卫生工作者的短信费用为560元(89.96美元),包括印刷材料、住宿和交通费用。这相当于每人280倍的差异。小等[43]报告称,如果考虑到抗生素耐药性的成本(83.21欧元[~ 110.67美元]对92.46欧元[122.97美元]),基于在线的沟通技能培训比传统教育更具成本效益(成本降低10%)。

没有一项纳入的研究报告了医疗保健专业人员的干预后技能、满意度以及数字教育的不利或不良影响。

大多数研究的总体偏倚风险较高或不明确。我们在6项研究中判断偏倚风险高或不明确,其中由于信息不清楚/缺乏,偏倚风险主要在选择、检测、招募、报告和与个别RCT (crct)领域的可比性方面不清楚(4项研究),由于基线差异,分配隐藏和其他偏倚风险高(2项研究)。在两项研究中,我们认为偏倚风险较低,因为这些研究提供了随机序列生成、分配隐藏、结果评估的盲化、损失率、感兴趣的结果报告和基线差异的详细信息(图4).

图4。风险偏倚总结。绿色:偏倚风险高;红色:偏倚风险低;黄色:偏倚风险不明确。
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主要研究结果

我们的综述评估了与传统教育相比,卫生专业在抗生素管理方面的数字教育的有效性。我们的研究结果表明,与传统教育相比,在注册后医疗保健专业人员抗生素管理中使用在线和移动数字教育与专业知识的增加有关。8项纳入的研究中有6项评估了医疗保健专业人员的临床实践改进(减少抗生素处方或配药),这些研究表明在线数字教育可能比传统教育更有效。我们发现,与传统教育相比,某些类型的移动数字教育模式的成本显著降低。总体而言,由于缺乏主要与选择、检测、招募、报告和与单个RCT(用于crct)域的可比性相关的信息,偏倚风险较高或不明确。

文献表明,初级保健环境是导致抗生素处方不当的最重要因素。因此,强调在初级保健中促进谨慎处方的干预措施,这在全球范围内的抗微生物药物耐药性国家行动计划中有详细说明[50].相应的,我们的综述中包括的研究有一个初级保健的重点-比较不同的教育方法的有效性,如非数字干预(即延迟处方或面对面互动会议)与数字教育(即通过移动数字教育或在线数字教育),以改善这些环境中的抗生素管理[39-49].

过往检讨[2930.]强调可以通过教育干预来改善抗生素管理。然而,这些综述关注的是非数字教育的有效性(即传统教育,如使用基于文本或基于纸张的干预措施和质量改进策略)。据我们所知,没有综述评估了数字教育在卫生保健专业人员抗生素管理方面的有效性。我们的综述提供了卫生保健专业人员抗生素处方数字教育最全面和最新的评估。它显示了使用某些类型的数字技术的潜在有效性。

优势与局限

我们的审查有很多优点。在进行系统综述时,我们采用稳健的方法,遵循金标准的Cochrane指南来综合证据。我们使用了全面的搜索策略,搜索了所有主要的文献数据库,以寻找符合条件的研究。

然而,我们的综述有一些局限性,这可能会影响评估证据的概括性。首先,所有纳入的研究都是在初级保健环境下进行的,所有参与者都是初级保健医生。因此,有必要集中研究其他类型的医疗保健专业人员,如牙医和专职医疗保健专业人员,以及其他环境,如药房和其他医院实践。抗生素管理活动越来越关注社区药剂师在抗生素处方中的作用[51].第二,所有研究都聚焦于移动数字教育和在线数字教育。其他数字教育模式,如虚拟现实、虚拟患者场景和离线数字教育的有效性在文献中未得到充分代表。第三,在纳入的研究中,缺乏关于卫生保健专业人员干预后技能、态度、满意度以及经济和患者相关结果的数据报道。没有一项纳入的研究评估干预对患者(如患者死亡率、发病率和医疗差错)和学习者(如头晕、眩晕和注意力丧失)的不良或不良影响。由于纳入研究的数据有限以及研究间的异质性,我们无法进行我们最初计划的任何敏感性分析或亚组分析。此外,由于研究描述较差,研究中缺乏信息,我们无法评估一些偏倚风险域,这可能会影响偏倚风险评估的全面性。我们分析了两项报告知识结果的研究的干预后数据,因为我们无法计算比较的平均变化分数。第四,大部分纳入的研究(7/8)来自高收入国家,没有或有限的数据来自低收入和中等收入国家,这表明与任何给定结果相关的证据深度大多局限于高收入国家。第五,我们的综述只关注抗生素管理培训数字教育的有效性,而没有涉及其他重要方面,如潜在的障碍和促进因素或流失率。 Lastly, only three studies assessed the cost of intervention and none reported on health care professionals’ postintervention skills or adverse/untoward effects of digital education, thereby limiting the overall completeness and applicability of evidence.

未来的研究

虽然我们的综述中包含的证据有限,但它显示了某些数字教育方式(如移动学习和在线数字教育)在注册后卫生专业抗生素管理教育中的潜在有效性和适用性。未来的研究应探索其他技术的有效性,如虚拟现实,虚拟病人模拟,或在不同环境下对卫生保健专业人员进行培训的严肃游戏,并衡量诸如技能和满意度变化等结果。

结论

我们的研究结果表明,移动学习和在线数字教育对抗生素管理卫生专业教育的潜在有效性。目前缺乏对低收入和中等收入国家的有效性进行评估的研究,也缺乏对虚拟现实、虚拟患者教育和抗生素管理线下数字教育等其他形式的数字教育进行评估的研究。未来的研究应侧重于评估不同环境下不同数字教育模式对卫生保健专业人员抗生素管理的有效性。这也应扩大到数字教育在抗微生物药物管理中的一般作用。还需要将现有证据纳入卫生专业教育计划或临床实践,特别是在注册后卫生专业抗生素管理教育中使用在线和移动数字教育模式。

致谢

我们要感谢Gerard Dunleavy先生在文章筛选、数据提取和审查建议方面的帮助。我们非常感谢新加坡南洋理工大学李光前医学院创业基金的资助。LC和BK对数据有完全的访问权限,并对数据负责。LC对是否提交出版的决定负有最终责任。

本研究获得新加坡南洋理工大学李光前医学院创业基金资助。研究的资助者在研究设计、数据收集、数据分析、数据解释或报告的撰写中没有任何作用。通讯作者拥有研究中所有数据的完全访问权,并对是否提交发表的决定负有最终责任。

作者的贡献

LC和BK提出了审查的想法。BK、GD和LG筛选研究并分析数据。BK和LC撰写了评论。LC提供了方法指导,并就审查提供了关键投入。LG, MA, CC, OA, JC和JoC提供了深刻的评论并编辑了评论。

利益冲突

没有宣布。

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数字教育模式描述。

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MEDLINE (OVID)搜索策略。

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临床试验注册表。

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纳入研究的结果。

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AMR:抗菌素耐药性
芝加哥商品交易所:继续医学教育
cRCT:聚类随机对照试验
c反应蛋白:c反应蛋白
普洛斯彼罗:国际系统评价前瞻性登记
个随机对照试验:随机对照试验
RR:风险率
SMD:标准化平均差
人:世界卫生组织


A Marusic编辑,G Eysenbach;提交10.06.19;H Mufti, M Behzadifar, M Vidak同行评审;作者评论04.07.19;修订本收到日期为07.08.19;接受17.08.19;发表12.09.19

版权

©bone Myint Kyaw, Lorainne Tudor Car, Louise Sandra van Galen, Michiel A van Agtmael, Céire E costello, Onyema Ajuebor, James Campbell, Josip Car。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2019年9月12日。

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