The feasibility and generalizability of assessing the appropriateness of antimicrobial prescribing in hospitals: a review of the Australian National Antimicrobial Prescribing Survey
Notice bibliographique
Résumé
The National Antimicrobial Prescribing Survey (NAPS) is a web-based qualitative auditing platform that provides a standardized and validated tool to assist hospitals in assessing the appropriateness of antimicrobial prescribing practices. Since its release in 2013, the NAPS has been adopted by all hospital types within Australia, including public and private facilities, and supports them in meeting the national standards for accreditation. Hospitals can generate real-time reports to assist with local antimicrobial stewardship (AMS) activities and interventions. De-identified aggregate data from the NAPS are also submitted to the Antimicrobial Use and Resistance in Australia surveillance system, for national reporting purposes, and to strengthen national AMS strategies. With the successful implementation of the programme within Australia, the NAPS has now been adopted by countries with both well-resourced and resource-limited healthcare systems. We provide here a narrative review describing the experience of users utilizing the NAPS programme in Canada, Malaysia and Bhutan. We highlight the key barriers and facilitators to implementation and demonstrate that the NAPS methodology is feasible, generalizable and translatable to various settings and able to assist in initiatives to optimize the use of antimicrobials.
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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 | 0,044 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».