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Enregistrement W3036345658 · doi:10.3389/fpubh.2020.00258

A Feasible Laboratory-Strengthening Intervention Yielding a Sustainable Clinical Bacteriology Sector to Support Antimicrobial Stewardship in a Large Referral Hospital in Ethiopia

2020· article· en· W3036345658 sur OpenAlexafffundabout
Cédric P. Yansouni, Daniel Seifu, Michael Libman, Tinsae Alemayehu, Solomon Gizaw, Øystein Haarklau Johansen, Workeabeba Abebe, Wondwossen Amogne, Makeda Semret

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSykehuset i VestfoldAddis Ababa UniversityMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésAntimicrobial stewardshipMedicinePsychological interventionQuality assuranceReferralQuality managementInfection controlIntensive care medicineNursingAntibiotic resistanceOperations managementEngineeringManagement systemExternal quality assessmentPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Access to clinical bacteriology in low resource settings (LRS) is a key bottleneck preventing clinical management of treatable severe infections, detection of antimicrobial resistance (AMR), and implementation of effective stewardship interventions. We sought to demonstrate the feasibility of a bundle of interventions aimed at implementing sustainable clinical bacteriology services at Tikur Anbessa Specialized Hospital in Addis Ababa, Ethiopia, and report on cost and intensity of supervision. Methods: Starting in Dec 2015, an intervention based on the CLSI QMS01-A guideline was established, consisting of (i) an initial needs assessment, (ii) development of key standard operating procedures (SOP), (iii) adaptation of processes for LRS, (iv) training and supervision of laboratory staff via consultant visits and existing online resources, and (v) implementation of a practical quality systems approach. A guiding principle of the bundle was sustainability post implementation. Outcomes and challenges: An initial investment of ~US$ 26,200 for reagents, and a total of 50 visit-days annualy from three Canadian microbiologists were committed. Twelve SOPs, including antimicrobial susceptibility testing, were adapted, and an automated blood culture platform was donated (bioMerieux). In the first 18 months of implementation, the average volume of specimens analyzed in the lab went from 15/day to 75/day. The number of blood cultures tested increased from an average 2/day to over 45/day. Antimicrobial susceptibility testing was introduced and cumulative antibiograms were generated for the institution. Quality control was implemented for all procedures and quality assurance tools implemented included external quality assurance and proficiency testing of six technologists with longitudinal follow-up. The laboratory is on the path towards SLIPTA accreditation by the African Society for Laboratory Medicine. Reagent costs, staff training and retention, and engagement of clinical personnel with the lab proved to be manageable challenges. Key external challenges include in-country supply-chain management issues, lack of competition among distributors, and foreign-currency exchange distortions. Conclusions: Using a relatively low-intensity intervention based on existing training tools and accreditation schemes, we demonstrate that establishment of reasonable-quality clinical bacteriology is not only within reach but also a critical step towards assessing the burden of AMR in settings like this one and implementing effective stewardship strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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