Awareness regarding antimicrobial resistance and confidence to prescribe antibiotics in dentistry: a cross-continental student survey
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The antimicrobial resistance (AMR) crisis is a major global threat and one of its biggest drivers is the overuse of antibiotics in humans. Dentists are responsible for 5-10% antibiotic prescriptions worldwide and recent data suggest that knowledge and prescribing practices need improvement. METHODS: A cross-sectional web-survey was sent to dental students from six universities in Norway, Canada, and Brazil. Topics addressed covered awareness, confidence to prescribe antibiotics, and education needs. Data were presented descriptively and statistical testing was employed to compare group means when applicable. RESULTS: In total, 562 responses were collected across the three countries with a response rate of 28.6%. 'Antibiotic resistance' was among the highest priorities (scale 1-10) with an average of 8.86 (SEM ± 0.05), together with 'Gender inequality' (8.68 ± 0.07) and 'Climate change' (8.68 ± 0.07). Only 28.8% thought that Dentistry was engaged in national/international campaigns promoting awareness on the topic and 8.9% stated to have heard about the 'One Health' concept. Final year dental students showed an average confidence to prescribe antibiotics of 7.59 (± 0.14). Most students demonstrated interest in receiving additional education on all topics listed, with the three most pressing being 'antibiotic prescription for treatment of infections' (82.9%), 'drug interactions' (80.9%), and 'spread of antibiotic resistance' (79.6%). A trend was observed between higher awareness regarding the topic and higher confidence to prescribe. CONCLUSIONS: There is a need to revisit dental education on antibiotic resistance with a global perspective and to create more stewardship initiatives that promote awareness on the topic.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle