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Enregistrement W2891378345 · doi:10.1016/j.cmi.2018.08.020

Prioritizing research areas for antibiotic stewardship programmes in hospitals: a behavioural perspective consensus paper

2018· article· en· W2891378345 sur OpenAlexaffabout
Magdalena Rzewuska, Esmita Charani, Jan Clarkson, Peter Davey, Eilidh Duncan, Jill Francis, Katie Gillies, Winfried V. Kern, Fabiana Lorencatto, Charis Marwick, J. McEwen, R. Albert Mohler, Andrew M. Morris, Craig Ramsay, Susan Rogers Van Katwyk, Brita Skodvin, Ingrid Smith, Kathryn N. Suh, Jeremy Grimshaw

Notice bibliographique

RevueClinical Microbiology and Infection · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of OttawaSinai Health SystemUniversity of TorontoOttawa HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNIHR Imperial Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchJoint Programming Initiative on Antimicrobial ResistanceNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitNorges ForskningsrådImperial College LondonScottish GovernmentEconomic and Social Research CouncilChief Scientist Office, Scottish Government Health and Social Care DirectorateWorld Health Organization
Mots-clésWorkgroupAntimicrobial stewardshipStewardship (theology)Scope (computer science)Health careMedicineAntibiotic StewardshipAntibiotic resistancePolitical scienceBusinessPublic relationsProcess managementAntibioticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SCOPE: Antibiotic stewardship programmes (ASPs) are necessary in hospitals to improve the judicious use of antibiotics. While ASPs require complex change of key behaviours on individual, team organization and policy levels, evidence from the behavioural sciences is underutilized in antibiotic stewardship studies across the world, including high-income countries (HICs). A consensus procedure was performed to propose research priority areas for optimizing effective implementation of ASPs in hospital settings using a behavioural perspective. METHODS: A workgroup for behavioural approaches to ASPs was convened in response to the fourth call for leading expert network proposals by the Joint Programming Initiative on Antimicrobial Resistance (JPIAMR). Eighteen clinical and academic specialists in antibiotic stewardship, implementation science and behaviour change from four HICs with publicly funded healthcare systems (e.g. Canada, Germany, Norway and the UK) met face-to-face to agree on broad research priority areas using a structured consensus method. Question addressed and recommendations: The consensus process assessing the ten identified research priority areas resulted in recommendations that need urgent scientific interest and funding to optimize effective implementation of ASPs for hospital inpatients in HICs with publicly funded healthcare systems. We suggest and detail behavioural science evidence-guided research efforts in the following areas: (a) comprehensively identifying barriers and facilitators to implementing ASPs and clinical recommendations intended to optimize antibiotic prescribing; (b) identifying actors ('who') and actions ('what needs to be done') of ASPs and clinical teams; (c) synthesizing available evidence to support future research and planning for ASPs; (d) specifying the activities in current ASPs with the purpose of defining a control group for comparison with new initiatives; (e) defining a balanced set of outcomes and measures to evaluate the effects of interventions focused on reducing unnecessary exposure to antibiotics; (f) conducting robust evaluations of ASPs with built-in process evaluations and fidelity assessments; (g) defining and designing ASPs; (h) establishing the evidence base for impact of ASPs on resistance; (i) investigating the role and impact of government and policy contexts on ASPs; and (j) understanding what matters to patients in ASPs in hospitals. CONCLUSIONS: Assessment, revisions and updates of our priority-setting exercise should be considered at intervals of 2 years. To propose research priority areas in low- and middle-income countries, the methodology reported here could be applied.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,332 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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