Defensive medicine among antibiotic stewards: the international ESCMID AntibioLegalMap survey
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To investigate fear of legal claims and defensive behaviours among specialists in infectious diseases (ID) and clinical microbiology (CM) and to identify associated demographic and professional characteristics. Methods: AntibioLegalMap was an international cross-sectional internet-based survey targeting specialists in ID and CM. Three variables were explored: fear of legal liability in antibiotic prescribing/advising on antibiotic prescription; defensive behaviours in antibiotic prescribing; and defensive behaviours in advising. A multivariable logistic regression analysis was performed to identify factors significantly associated with each of the three variables. Results: Eight hundred and thirty individuals from 74 countries participated. Only 0.4% (3/779) had any kind of condemnation for malpractice related to antibiotic prescription. Concerning the fear of liability, 21.2% (164/774) of respondents said they never worried, 45.1% (349/774) sometimes worried and 28.6% (221/774) frequently worried when prescribing/advising on antibiotic prescription. Being female, younger than or equal to 35 years and aware of previous cases of litigation were independently associated with fear. Most respondents (85.0%, 525/618) reported some defensive behaviour in antibiotic prescribing. These behaviours were independently associated with being younger than or equal to 35 years and sometimes or often worried about liability. Similarly, 76.4% (505/661) reported defensive behaviours in advising. These behaviours were associated with being sometimes or often worried about liability. The preferred measures to reduce fear and defensive behaviours were having local guidelines and sharing decisions through teamwork. Conclusions: A significant proportion of specialists in ID and CM reported some form of defensive behaviour in prescribing or advising to prescribe antibiotics. Defensive medicine should be considered when implementing antibiotic stewardship programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».