Barriers and facilitators of implementing interventions to improve appropriate antibiotic use in low- and middle-income countries: a systematic review based on the Consolidated Framework for Implementation Research
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavior change interventions that aim to improve rational antibiotic use in prescribers and users have been widely conducted in both high- and LMICs. However, currently, no review has systematically examined challenges unique to LMICs and offered insights into the underlying contextual factors that influence these interventions. We adopted an implementation research perspective to systematically synthesize the implementation barriers and facilitators in LMICs. METHODS: We conducted literature searches in five electronic databases and identified studies that involved the implementation of behavior change interventions to improve appropriate antibiotic use in prescribers and users in LMICs and reported implementation barriers and facilitators. Behavior change interventions were defined using the behavior change wheel, and the coding and synthesis of barriers and facilitators were guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). RESULTS: We identified 52 eligible studies, with the majority targeting prescribers practicing at tertiary facilities (N=39, 75%). The most commonly reported factors influencing implementation were found in the inner setting domain of the CFIR framework, particularly related to constraints in resources and the infrastructure of the facilities where interventions were implemented. Barriers related to the external policy environment (e.g., lack of national initiatives and policies on antibiotic use), and individual characteristics of target populations (e.g., reluctance to change prescribing behaviors) were also common, as well as facilitators related to intervention characteristics (e.g., embedding interventions in routine practice) and process (e.g., stakeholder engagement). We also provided insights into the interrelationships between these factors and the underlying causes contributing to the implementation challenges in LMICs. CONCLUSION: We presented a comprehensive overview of the barriers and facilitators of implementing behavior change interventions to promote rational antibiotic use in LMICs. Our findings suggest that facilitating the implementation of interventions to improve rational antibiotic use needs comprehensive efforts to address challenges at policy, organizational, and implementation levels. Specific strategies include (1) strengthening political commitment to prompt mobilization of domestic resources and formulation of a sustainable national strategy on AMR, (2) improving the infrastructure of health facilities that allow prescribers to make evidence-based clinical decisions, and (3) engaging local stakeholders to improve their buy-in and facilitate contextualizing interventions. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO: CRD42021252715 .
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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 | 0,048 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».