A review of antimicrobial stewardship training in medical education
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We reviewed the published literature on antimicrobial stewardship training in undergraduate and postgraduate medical education to determine which interventions have been implemented, the extent to which they have been evaluated, and to understand which are most effective. METHODS: We searched Ovid MEDLINE and EMBASE from inception to December 2016. Four thousand three hundred eighty-five (4385) articles were identified and underwent title and abstract review. Only those articles that addressed antimicrobial stewardship interventions for medical trainees were included in the final review. We employed Kirkpatrick's four levels of evaluation (reaction, learning, behaviour, results) to categorize intervention evaluations. RESULTS: Our review included 48 articles. The types of intervention varied widely amongst studies worldwide. Didactic teaching was used heavily in all settings, while student-specific feedback was used primarily in the postgraduate setting. The high-level evaluation was sparse, with 22.9% reporting a Kirkpatrick Level 3 evaluation; seventeen reported no evaluation. All but one article reported positive results from the intervention. No articles evaluated the impact of an intervention on undergraduate trainees' prescribing behaviour after graduation. CONCLUSIONS: This study enhances our understanding of the extent of antimicrobial stewardship in the context of medical education. While our study demonstrates that medical schools are implementing antimicrobial stewardship interventions, rigorous evaluation of programs to determine whether such efforts are effective is lacking. We encourage more robust evaluation to establish effective, evidence-based approaches to training prescribers in light of the global challenge of antimicrobial resistance.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».