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Enregistrement W4298111555 · doi:10.1093/jacamr/dlac094

Gaps and barriers in the implementation and functioning of antimicrobial stewardship programmes: results from an educational and behavioural mixed methods needs assessment in France, the United States, Mexico and India

2022· article· en· W4298111555 sur OpenAlexaff
Patrice Lazure, Monica Augustyniak, Debra A. Goff, María Virginia Villegas, Anucha Apisarnthanarak, Sophie Péloquin

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensAxdev Group (Canada)
Organismes subventionnairesbioMérieux
Mots-clésThematic analysisAntimicrobial stewardshipMedicineFamily medicineHealth careMedical educationNursingQualitative researchPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Evidence shows limited adherence to antimicrobial stewardship (AMS) principles. Objectives To identify educational gaps and systemic barriers obstructing adherence to AMS principles. Methods A mixed-methods study combining a thematic analysis of qualitative interviews (January–February 2021) and inferential analysis of quantitative surveys (May–June 2021) was conducted. Participants from France, the USA, Mexico and India were purposively sampled from online panels of healthcare professionals to include infectious disease physicians, infection control specialists, clinical microbiologists, pharmacologists or pharmacists expected to apply AMS principles in their practice setting (e.g. clinic, academic-affiliated or community-based hospital). A gap analysis framework guided this study. Results The final sample included 383 participants (n = 33 interviews; n = 350 surveys). Mixed-methods findings indicated suboptimal knowledge and skills amongst participants to facilitate personal and collective application of AMS principles. Survey data indicated a gap in ideal versus current knowledge of AMS protocols, especially amongst pharmacologists (Δ0.95/4.00, P < 0.001). Gaps in ideal versus current skill levels were also measured and were highest amongst infectious control specialists (Δ1.15/4.00, P < 0.001), for convincing hospital executives to allocate resources to AMS programmes. Already existing systemic barriers (e.g. insufficient dedicated time/funding/training) were perceived as being aggravated during the COVID-19 pandemic (72% of survey participants agreed). Reported gaps were highest in India and France. Conclusions The educational needs of professionals and countries included in this study can inform future continuous professional development activities in AMS. Additional funding should be considered to address perceived systemic barriers. Local assessments are warranted to validate results and suitability of interventions.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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