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Enregistrement W4311496549 · doi:10.14745/ccdr.v48i1112a08

Understanding Canadians' knowledge, attitudes and practices related to antimicrobial resistance and antibiotic use: Results from public opinion research

2022· article· en· W4311496549 sur OpenAlexafffundvenueabout
Anna-Louise Crago, Stéphanie Alexandre, Kahina Abdesselam, Denise Gravel Tropper, Michael Hartmann, Glenys Smith, Tanya Lary

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMisinformationFocus groupMedicineAntibiotic resistancePublic healthLandlinePopulationAgency (philosophy)PhoneFamily medicinePublic opinionEnvironmental healthAntibioticsNursingPolitical scienceBusinessSociologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antimicrobial resistance is a current and pressing issue in Canada. Population-level antibiotic consumption is a key driver. The Public Health Agency of Canada undertook a comprehensive assessment of the Canadian public's knowledge, attitudes and practices in relation to antimicrobial resistance and antibiotic use, to help inform the implementation of public awareness and knowledge mobilization. Methods: Data were collected in three phases: 1) six in-person focus groups (53 participants) to help frame the survey; 2) nationwide survey administration to 1,515 Canadians 18 years and older via cell phone and landline; and 3) 12 online focus groups to analyze survey responses. Survey data is descriptive. Results: A third (33.9%) of survey respondents reported using antibiotics at least once in the previous 12 months, 15.8% more than twice and 4.6% more than five times. Antibiotic use was reported more among 1) those with a household income below $60,000, 2) those with a medical condition, 3) those without a university education and 4) among the youngest adults (18-24 years of age) and (25-34 years of age). Misinformation about antibiotics was common: 32.5% said antibiotics "can kill viruses"; 27.9% said they are "effective against colds and flu"; and 45.8% said they are "effective in treating fungal infections". Inaccurate information was reported more often by those 1) aged 18-24 years, 2) with a high school degree or less and 3) with a household income below $60,000. In focus groups, the time/money trade-offs involved in accessing medical care were reported to contribute to pushing for a prescription or using unprescribed antibiotics, particularly in more remote contexts, while the cost of a prescription contributed to sharing and using old antibiotics. A large majority, across all demographic groups, followed the advice of medical professionals in making health decisions. Conclusion: High trust in medical professionals presents an important opportunity for knowledge mobilization. Delayed prescriptions may alleviate concerns about the time/money constraints of accessing future care. Consideration should be given to prioritizing access to appropriate diagnostic and other technology for northern and/or remote communities and/or medical settings serving many young children to alleviate concerns of needing a prescription or of needing to return later.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,208 · 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'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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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