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Enregistrement W2621398474 · doi:10.1186/s13756-017-0211-2

How externalities impact an evaluation of strategies to prevent antimicrobial resistance in health care organizations

2017· review· en· W2621398474 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAntimicrobial Resistance and Infection Control · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of CalgaryHealth Sciences CentreAlberta Health Services
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaUniversity of CalgaryBaxter InternationalPfizer
Mots-clésMedical microbiologyExternalityMedicineAntibiotic resistanceHealth careResistance (ecology)Drug resistanceAntimicrobialAntimicrobial drugIntensive care medicineEconomic growthEconomicsVirologyBiologyAntibioticsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rates of antimicrobial-resistant organisms (ARO) continue to increase for both hospitalized and community patients. Few resources have been allocated to reduce the spread of resistance on global, national and local levels, in part because the broader economic impact of antimicrobial resistance (i.e. the externality) is not fully considered when determining how much to invest to prevent AROs, including strategies to contain antimicrobial resistance, such as antimicrobial stewardship programs. To determine how best to measure and incorporate the impact of externalities associated with the antimicrobial resistance when making resource allocation decisions aimed to reduce antimicrobial resistance within healthcare facilities, we reviewed the literature to identify publications which 1) described the externalities of antimicrobial resistance, 2) described approaches to quantifying the externalities associated with antimicrobial resistance or 3) described macro-level policy options to consider the impact of externalities. Medline was reviewed to identify published studies up to September 2016. MAIN BODY: is a cost or a benefit associated with one person's activity that impacts others who did not choose to incur that cost or benefit. We did not identify a well-accepted method of accurately quantifying the externality associated with antimicrobial resistance. We did identify three main methods that have gained popularity to try to take into account the externalities of antimicrobial resistance, including regulation, charges or taxes on the use of antimicrobials, and the right to trade permits or licenses for antimicrobial use. To our knowledge, regulating use of antimicrobials is the only strategy currently being used by health care systems to reduce antimicrobial use, and thereby reduce AROs. To justify expenditures on programs that reduce AROs (i.e. to formally incorporate the impact of the negative externality of antimicrobial resistance associated with antimicrobial use), we propose an alternative approach that quantifies the externalities of antimicrobial use, combining the attributable cost of AROs with time-series analyses showing the relationship between antimicrobial utilization and incidence of AROs. CONCLUSION: Based on the findings of this review, we propose a methodology that healthcare organizations can use to incorporate the impact of negative externalities when making resource allocation decisions on strategies to reduce AROs.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,325 · 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