Survey of antimicrobial stewardship practices in public hospitals in New Zealand district health boards.
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine what antimicrobial stewardship (AMS) practices exist in New Zealand public hospitals. METHODS: A quantitative survey based on recommended components of hospital AMS programmes was sent to the 20 DHBs in June 2016. RESULTS: Ten of the 20 DHBs had an AMS committee, nine had dedicated AMS pharmacist full-time equivalents (FTEs) and eight had lead clinician FTEs. Only one DHB met FTE recommendations for AMS pharmacists and two for clinicians (0.3 and 0.1 FTEs per 100 acute beds, respectively). All DHBs had conducted at least one antimicrobial audit in the preceding 12 months, most had their own antimicrobial guidelines (19/20) and prescribing policies (18/20), and 12 reported on antimicrobial usage by at least one metric (eg, defined daily doses). Staff education on AMS had been given at most DHBs in the previous year, but only three reported having AMS ward rounds. All DHBs had surveillance programmes for resistant organisms and most produced antibiograms (16/20). All reported barriers to implementation of an AMS programme. CONCLUSIONS: Hospital AMS programmes are in their infancy in New Zealand, with wide variation in practices seen. National co-ordination is required to assist DHBs in developing effective programmes to improve antimicrobial use.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».