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Enregistrement W2972577727 · doi:10.1093/jac/dkz375

Young doctors’ perspectives on antibiotic use and resistance: a multinational and inter-specialty cross-sectional European Society of Clinical Microbiology and Infectious Diseases (ESCMID) survey

2019· article· en· W2972577727 sur OpenAlexaff
Bojana Beović, May Doušak, C. Pulcini, Guillaume Béraud, José Ramón Paño Pardo, David Sánchez-Fabra, Diamantis P. Kofteridis, Joana Cortez, Léonardo Pagani, Maša Klešnik, Kristina Nadrah, Mitja Hafner‐Fink, Dilip Nathwani, Samo Uhan

Notice bibliographique

RevueJournal of Antimicrobial Chemotherapy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversité LavalThe Quebec Population Health Research Network
Organismes subventionnairesMerck Sharp and DohmeJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSUniverza v LjubljaniEuropean Society of Clinical Microbiology and Infectious Diseases
Mots-clésSpecialtyMedical prescriptionCross-sectional studyMedicineFamily medicineAntibiotic resistanceCurriculumMultivariate analysisResistance (ecology)PsychologyAntibioticsNursingInternal medicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Postgraduate training has the potential to shape the prescribing practices of young doctors. OBJECTIVES: To investigate the practices, attitudes and beliefs on antibiotic use and resistance in young doctors of different specialties. METHODS: We performed an international web-based exploratory survey. Principal component analysis (PCA) and bivariate and multivariate [analysis of variance (ANOVA)] analyses were used to investigate differences between young doctors according to their country of specialization, specialty, year of training and gender. RESULTS: Of the 2366 participants from France, Greece, Italy, Portugal, Slovenia and Spain, 54.2% of young doctors prescribed antibiotics predominantly as instructed by a mentor. Associations between the variability of answers and the country of training were observed across most questions, followed by variability according to the specialty. Very few differences were associated with the year of training and gender. PCA revealed five dimensions of antibiotic prescribing culture: self-assessment of knowledge, consideration of side effects, perception of prescription patterns, consideration of patient sickness and perception of antibiotic resistance. Only the country of specialization (partial η2 0.010-0.111) and the type of specialization (0.013-0.032) had a significant effect on all five identified dimensions (P < 0.01). The strongest effects were observed on self-assessed knowledge and in the perception of antibiotic resistance. CONCLUSIONS: The country of specialization followed by the type of specialization are the most important determinants of young doctors' perspectives on antibiotic use and resistance. The inclusion of competencies in antibiotic use in all specialty curricula and international harmonization of training should be considered.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,734

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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