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Enregistrement W3022687712

Survey of antimicrobial stewardship practices in public hospitals in New Zealand district health boards.

2017· article· en· W3022687712 sur OpenAlexaff
Sharon J. Gardiner, Jane A. Pryer, Eamon Duffy

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipAuditFamily medicinePharmacistAntibiotic resistanceAntibioticsPharmacy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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