Antibiotic resistance: is knowledge the only driver for awareness and appropriate use of antibiotics?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The fight against antibiotic resistance (AR) is nowadays a world priority. Antibiotic resistance is largely associated with the overuse of antibiotics and a lack of awareness of the problem. Considering the large use of antibiotics in the paediatric age, the aim of this study was to investigate the knowledge and perception of antibiotic resistance in a sample of parents. METHODS: A cross-sectional study was conducted on a sample of parents of children aged 0-14. Data on antibiotic use and awareness of antibiotic resistance were collected by a self-administrated questionnaire. The potential predictors of the antibiotic resistance awareness were evaluated using a multivariate logistic regression model. RESULTS: The questionnaire was completed by 610 parents of which 91% (n=553) used antibiotics for their children. Summarizing the answers related to antibiotic resistance knowledge and perception, 36% of parents gave a correct answers to at least 9 of 12 questions. Fever seemed to represent a reason of anxiety in parents. Using a 10-point scale, the perceived anxiety by parents was measured based on a situation when the child wakes up in the morning with a fever at 38°C and the doctor suggests to wait at least 48 hours before administering the antibiotic. Almost half of parents (49%) indicated a low degree of anxiety (1-4), 31% medium (5-6), and 20% high (7-10). Multivariate analysis showed that a good level of education, healthcare occupation and low grade of anxiety are associated with antibiotic resistance awareness. CONCLUSIONS: The awareness of antibiotic resistance is not strong. The study highlights the need to put effort on tailored education programs aimed to improve knowledge of antibiotic resistance and guide mainly anxious parents to appropriate management of disease of their children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».