Regional and national antimicrobial stewardship activities: a survey from the Joint Programming Initiative on Antimicrobial Resistance—Primary Care Antibiotic Audit and Feedback Network (JPIAMR-PAAN)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antibiotic overuse and misuse in primary care are common, highlighting the importance of antimicrobial stewardship (AMS) efforts in this setting. Audit and feedback (A&F) interventions can improve professional practice and performance in some settings. Objectives and methods: To leverage the expertise from international members of the Joint Programming Initiative on Antimicrobial Resistance - Primary care Antibiotic Audit and feedback Network (JPIAMR-PAAN). Network members all have experience of designing and delivering A&F interventions to reduce inappropriate antibiotic prescribing in primary care settings. We aim to introduce the network and explore ongoing A&F activities in member regions. An online survey was administered to all network members to collect regional information. Results: Fifteen respondents from 11 countries provided information on A&F activities in their country, and national/regional antibiotic stewardship programmes or policies. Most countries use electronic medical records as the primary data source, antibiotic appropriateness as the main outcome of feedback, and target GPs as the prescribers of interest. Funding sources varied across countries, which could influence the frequency and quality of A&F interventions. Nine out of 11 countries reported having a national antibiotic stewardship programme or policy, which aim to provide systematic support to ongoing AMS efforts and aid sustainability. Conclusions: The survey identified gaps and opportunities for AMS efforts that include A&F across member countries in Europe, Canada and Australia. JPIAMR-PAAN will continue to leverage its members to produce best practice resources and toolkits for antibiotic A&F interventions in primary care settings and identify research priorities.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».