Adherence to evidence-based implementation of antimicrobial treatment guidelines among prescribers in sub-Saharan Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adherence to evidence-based standard treatment guidelines (STGs) enable healthcare providers to deliver consistently appropriate diagnosis and treatment. Irrational use of antimicrobials significantly contributes to antimicrobial resistance in sub-Saharan Africa (SSA). The best available evidence is needed to guide healthcare providers on adherence to evidence-based implementation of STGs. This systematic review and meta-analysis aimed to determine the pooled prevalence of adherence to evidence-based implementation of antimicrobial treatment guidelines among prescribers in SSA. METHODS: statistics. Heterogeneity and publication bias were validated using Duval and Tweedie's nonparametric trim and fill analysis using the random-effect analysis. The summary prevalence and the corresponding 95% confidence interval (CI) of healthcare professionals' compliance with evidence-based implementation of STG were estimated using random effect model. The review protocol has been registered with PROSPERO code CRD42023389011. The PRISMA flow diagram and checklist were used to report studies included, excluded and their corresponding section in the manuscript. RESULTS: Twenty-two studies with a total of 17,017 study participants from 14 countries in sub-Saharan Africa were included. The pooled prevalence of adherence to evidence-based implementation of antimicrobial treatment guidelines in SSA were 45%. The pooled prevalence of the most common clinical indications were respiratory tract (35%) and gastrointestinal infections (18%). Overall prescriptions per wards were inpatients (14,413) and outpatients (12,845). Only 391 prescribers accessed standard treatment guidelines during prescription of antimicrobials. CONCLUSIONS: Healthcare professionals' adherence to evidence-based implementation of STG for antimicrobial treatment were low in SSA. Healthcare systems in SSA must make concerted efforts to enhance prescribers access to STGs through optimization of mobile clinical decision support applications. Innovative, informative, and interactive strategies must be in place by the healthcare systems in SSA to empower healthcare providers to make evidence-based clinical decisions informed by the best available evidence and patient preferences, to ultimately improving patient outcomes and promoting appropriate antimicrobial use.
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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 | 0,032 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».