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Enregistrement W4364353466 · doi:10.1093/jac/dkad085

Validation of the Antifungal National Antimicrobial Prescribing Survey (AF-NAPS) quality assessment tool

2023· article· en· W4364353466 sur OpenAlexaff
Anna Khanina, Abby Douglas, Daniel K. Yeoh, Miranda So, Joanne Abbotsford, Timothy Spelman, David C. M. Kong, Monica A. Slavin, Karin Thursky

Notice bibliographique

RevueJournal of Antimicrobial Chemotherapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicineMedical prescriptionGuidelineAuditAntimicrobial stewardshipCronbach's alphaGold standard (test)Reliability (semiconductor)Family medicineInternal medicineAntibiotic resistanceNursingPsychometricsAccountingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Antifungal National Antimicrobial Prescribing Survey (AF-NAPS) was developed to undertake streamlined quality audits of antifungal prescribing. The validity and reliability of such tools is not characterized. OBJECTIVES: To assess the validity and reliability of the AF-NAPS quality assessment tool. METHODS: Case vignettes describing antifungal prescribing were prepared. A steering group was assembled to determine gold-standard classifications for appropriateness and guideline compliance. Infectious diseases physicians, antimicrobial stewardship (AMS) and specialist pharmacists undertook a survey to classify appropriateness and guideline compliance of prescriptions utilizing the AF-NAPS tool. Validity was measured as accuracy, sensitivity and specificity compared with gold standard. Inter-rater reliability was measured using Fleiss' kappa statistics. Assessors' responses and comments were thematically analysed to determine reasons for incorrect classification. RESULTS: Twenty-eight clinicians assessed 59 antifungal prescriptions. Overall accuracy of appropriateness assessment was 77.0% (sensitivity 85.3%, specificity 68.0%). Highest accuracy was seen amongst specialist (81%) and AMS pharmacists (79%). Prescriptions with lowest accuracy were in the haematology setting (69%), use of echinocandins (73%), mould-active azoles (75%) and for prophylaxis (71%). Inter-rater reliability was fair overall (0.3906), with moderate reliability amongst specialist pharmacists (0.5304). Barriers to accurate classification were incorrect use of the appropriateness matrix, knowledge gaps and lack of guidelines for some indications. CONCLUSIONS: The AF-NAPS is a valid tool, assisting assessors to correctly classify appropriate prescriptions more accurately than inappropriate prescriptions. Specialist and AMS pharmacists had similar performance, providing confidence that both can undertake AF-NAPS audits to a high standard. Identified reasons for incorrect classification will be targeted in the online tool and educational materials.

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)0,130
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,204
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1300,204
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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