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Enregistrement W2952992205 · doi:10.1371/journal.pmed.1002819

Government policy interventions to reduce human antimicrobial use: A systematic review and evidence map

2019· review· en· W2952992205 sur OpenAlexafffund
Susan Rogers Van Katwyk, Jeremy Grimshaw, Miriam Nkangu, Ranjana Nagi, Marc Mendelson, Monica Taljaard, Steven J. Hoffman

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensImpactOttawa HospitalMcMaster UniversityYork UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNorges ForskningsrådGovernment of OntarioOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceUniversity of OttawaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCINAHLPsychological interventionMedicineHealth policyGovernment (linguistics)Systematic reviewRandomized controlled trialReimbursementMEDLINEPublic healthPolitical scienceHealth careNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Growing political attention to antimicrobial resistance (AMR) offers a rare opportunity for achieving meaningful action. Many governments have developed national AMR action plans, but most have not yet implemented policy interventions to reduce antimicrobial overuse. A systematic evidence map can support governments in making evidence-informed decisions about implementing programs to reduce AMR, by identifying, describing, and assessing the full range of evaluated government policy options to reduce antimicrobial use in humans. METHODS AND FINDINGS: Seven databases were searched from inception to January 28, 2019, (MEDLINE, CINAHL, EMBASE, PAIS Index, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, and PubMed). We identified studies that (1) clearly described a government policy intervention aimed at reducing human antimicrobial use, and (2) applied a quantitative design to measure the impact. We found 69 unique evaluations of government policy interventions carried out across 4 of the 6 WHO regions. These evaluations included randomized controlled trials (n = 4), non-randomized controlled trials (n = 3), controlled before-and-after designs (n = 7), interrupted time series designs (n = 25), uncontrolled before-and-after designs (n = 18), descriptive designs (n = 10), and cohort designs (n = 2). From these we identified 17 unique policy options for governments to reduce the human use of antimicrobials. Many studies evaluated public awareness campaigns (n = 17) and antimicrobial guidelines (n = 13); however, others offered different policy options such as professional regulation, restricted reimbursement, pay for performance, and prescription requirements. Identifying these policies can inform the development of future policies and evaluations in different contexts and health systems. Limitations of our study include the possible omission of unpublished initiatives, and that policies not evaluated with respect to antimicrobial use have not been captured in this review. CONCLUSIONS: To our knowledge this is the first study to provide policy makers with synthesized evidence on specific government policy interventions addressing AMR. In the future, governments should ensure that AMR policy interventions are evaluated using rigorous study designs and that study results are published. PROTOCOL REGISTRATION: PROSPERO CRD42017067514.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0230,021
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations134
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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