The ethics of setting national antibiotic policies using financial incentives
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is an increasingly urgent global public health issue. Data from Public Health England — from the English Surveillance Programme for Antimicrobial Utilisation and Resistance (ESPAUR) — quantifies the scale of antibiotic resistance in key bacterial pathogens. The Department of Health’s 5-year strategy to reduce morbidity and mortality associated with AMR (2013–2018) focused on optimising antibiotic prescribing and improving infection prevention and control.1 In April 2015 NHS England introduced a Quality Premium (QP) focusing on reducing antibiotics. QPs are financial rewards, with a maximal value equivalent to £5 per patient, intended to reward clinical commissioning groups (CCGs) for improvements in the quality of the services that they commission and for associated improvements in health outcomes and reducing inequalities. The AMR QP provided commissioners with financial incentives to reduce antibiotic prescribing; 80% were linked to primary care quality measures (reduction in absolute number of antibiotic prescriptions by 1%, decrease in use of broad spectrum antibiotics by 10%) and 20% linked to improving availability of antibiotic prescribing data from secondary care.2 Incentives are a tool that governments use to help support behaviour change, are a recognised domain in behaviour change methodology, and can be considered a form of trade. CCGs are offered an incentive in the form of additional funds for investment if they have reduced antibiotic prescribing. However, the CCG also has to show that it manages public funds responsibly and will only receive a QP if it has managed its funds according to the ‘Managing Public Money’ guidelines and does not require financial support during the financial year (nor deviate substantially from expected surpluses/deficits).2 In 2014/2015 only 27% of the total available QP was achieved by CCGs. Although the financial incentive is directed towards CCGs, the behavioural change being targeted is at the level of …
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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 | 0,136 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».