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Enregistrement W4324044616 · doi:10.1186/s12889-023-15193-x

Exploring medical and veterinary student perceptions and communication preferences related to antimicrobial resistance in Ontario, Canada using qualitative methods

2023· article· en· W4324044616 sur OpenAlexaffabout
Courtney Primeau, Jennifer E. McWhirter, Carolee A. Carson, Scott A. McEwen, E. Jane Parmley

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of GuelphPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiostatisticsMedicinePublic healthQualitative researchAntibiotic resistanceResistance (ecology)EpidemiologyVeterinary medicinePerceptionFamily medicineMedical educationNursingPathologyMicrobiologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) threatens our ability to treat and prevent infectious diseases worldwide. A significant driver of AMR is antimicrobial use (AMU) in human and veterinary medicine. Therefore, education and awareness of AMR among antimicrobial prescribers is critical. Human and animal health professionals play important roles in the AMR issue, both as contributors to the emergence of AMR, and as potential developers and implementers of effective solutions. Studies have shown that engaging stakeholders prior to developing communication materials can increase relevance, awareness, and dissemination of research findings and communication materials. As future antimicrobial prescribers, medical and veterinary students' perspectives on AMR, as well as their preferences for future communication materials, are important. The first objective of this study was to explore medical and veterinary student perceptions and understanding of factors associated with emergence and spread of AMR. The second objective was to identify key messages, knowledge translation and transfer (KTT) methods, and dissemination strategies for communication of AMR information to these groups. METHODS: Beginning in November 2018, focus groups were conducted with medical and veterinary students in Ontario, Canada. A semi-structured format, using standardized open-ended questions and follow-up probing questions was followed. Thematic analysis was used to identify and analyze patterns within the data. RESULTS: Analyses showed that students believed AMR to be an important global issue and identified AMU in food-producing animals and human medicine as the main drivers of AMR. Students also highlighted the need to address society's reliance on antimicrobials and the importance of collaboration between different sectors to effectively reduce the emergence and transmission of AMR. When assessing different communication materials, students felt that although infographics provide easily digestible information, other KTT materials such as fact sheets are better at providing more information without overwhelming the target audiences (e.g., professional or general public). CONCLUSION: Overall, the study participants felt that AMR is an important issue and emphasized the need to develop different KTT tools for different audiences. This research will help inform the development of future communication materials, and support development of AMR-KTT tools tailored to the needs of different student and professional groups.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0140,005
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,314
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,139 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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