Perceptions of antimicrobial stewardship: identifying drivers and barriers across various professions in Canada utilizing a one health approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: As antimicrobial resistance (AMR) represents a substantial threat to the efficacy of available antimicrobial options, it is important to understand how to implement effective and practical mitigation efforts, including antimicrobial stewardship (AMS), across human, animal, and environmental sectors. Methods: = 81) were largely from the veterinary (75%) or human (19%) health sectors. Qualitative data were analyzed in NVivo using template analysis whereas quantitative data were analyzed in STATA using Kruskall-Wallis tests. The questionnaire asked respondents about their perceptions of AMS, as well as the perceived barriers and drivers of AMS efforts. Results: Perceptions of what AMS meant to the respondents personally and their profession as a whole were grouped into 3 main themes: 1) AMS strategies or considerations in antimicrobial prescribing and use; 2) responsibility to maintain health and preserve antimicrobial effectiveness; and 3) reducing antimicrobial use (AMU) as a goal of AMS efforts. Identified AMS barriers had 3 main themes: 1) lack of various prescribing and AMU support mechanisms; 2) shift in prescriber attitudes to drive change; and 3) stronger economic considerations to support shifting prescribing practices. Drivers of AMS had the following themes: 1) leadership to guide change; 2) education to support optimizing AMU; and 3) research to identify best practices and opportunities for action. Across all questions, 2 cross-cutting themes emerged: 1) a One Health understanding of AMS; and 2) blame placed on others for a lack of AMS success. Conclusion: Overall, sector-specific, but particularly cross-sectoral AMS drivers and barriers were identified, highlighting the importance of a One Health approach in AMR research and mitigation.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».