Informing the development of a standardised approach to measure antibiotic use in secondary care: a systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ecological and individual-level evidence indicates that there is an association between level of antibiotic exposure and the emergence and spread of antibiotic resistance. The Global Point Prevalence Survey in 2015 estimated that 34.4% of hospital inpatients globally received at least one antimicrobial. Antimicrobial stewardship to optimise antibiotic use in secondary care can reduce the high risk of patients acquiring and transmitting drug-resistant infections in this setting. However, differences in the availability of data on antibiotic use in this context make it difficult to develop a consensus of how to comparably monitor antibiotic prescribing patterns across secondary care. This review will aim to document and critically evaluate methods and measures to monitor antibiotic use in secondary care. METHODS AND ANALYSIS: We will search Medline (Ovid), Embase (Ovid), Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Cochrane Central Register of Controlled Trials and websites of key organisations for published reports where an attempt to measure antibiotic usage among adult inpatients in high-income hospital settings has been made. Two independent reviewers will screen the studies for eligibility, extract data and assess the study quality using the Newcastle-Ottawa scale. A description of the methods and measures used in antibiotic consumption surveillance will be presented. An adaptation of the Affordability, Practicability, Effectiveness, Acceptability, Side-effects Equity framework will be used to consider the practicality of implementing different approaches to measuring antibiotic usage in secondary care settings. A descriptive comparison of definitions and estimates of (in)appropriate antibiotic usage will also be carried out. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval is not required for this study as no primary data will be collected. The results will be published in relevant peer-reviewed journals and presented at relevant conferences or meetings where possible. This review will inform future approaches to scale up antibiotic consumption surveillance strategies to attempt to maximise impact through standardisation. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42018103375.
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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 | 0,145 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,015 |
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 ».