Implementation of quality management for clinical bacteriology in low-resource settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The declining trend of malaria and the recent prioritization of containment of antimicrobial resistance have created a momentum to implement clinical bacteriology in low-resource settings. Successful implementation relies on guidance by a quality management system (QMS). Over the past decade international initiatives were launched towards implementation of QMS in HIV/AIDS, tuberculosis and malaria. AIMS: To describe the progress towards accreditation of medical laboratories and to identify the challenges and best practices for implementation of QMS in clinical bacteriology in low-resource settings. SOURCES: Published literature, online reports and websites related to the implementation of laboratory QMS, accreditation of medical laboratories and initiatives for containment of antimicrobial resistance. CONTENT: Apart from the limitations of infrastructure, equipment, consumables and staff, QMS are challenged with the complexity of clinical bacteriology and the healthcare context in low-resource settings (small-scale laboratories, attitudes and perception of staff, absence of laboratory information systems). Likewise, most international initiatives addressing laboratory health strengthening have focused on public health and outbreak management rather than on hospital based patient care. Best practices to implement quality-assured clinical bacteriology in low-resource settings include alignment with national regulations and public health reference laboratories, participating in external quality assurance programmes, support from the hospital's management, starting with attainable projects, conducting error review and daily bench-side supervision, looking for locally adapted solutions, stimulating ownership and extending existing training programmes to clinical bacteriology. IMPLICATIONS: The implementation of QMS in clinical bacteriology in hospital settings will ultimately boost a culture of quality to all sectors of healthcare in low-resource settings.
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 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 | 0,113 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».