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Enregistrement W4390519556 · doi:10.1093/jacamr/dlad143.020

P16 Centre of excellence on antimicrobial stewardship in Central Uganda

2024· article· en· W4390519556 sur OpenAlexfundno aff
David Musoke, Grace Biyinzika Lubega, Carol Esther Nabbanja, Suzan Nakalawa, Filimin Niyongabo, Jody Winter, Michael Brown Obeng, Claire Brandish, Kate Russell Hobbs, Ismail Kizito Musoke, Bush Aguma Herbert, Lawrence Mugisha, Linda Gibson

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTrent UniversityNottingham Trent University
Mots-clésGeneral partnershipAntimicrobial stewardshipMedicineHealth careSustainabilityExcellenceStewardship (theology)NursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Supported by a Commonwealth Partnership for Antimicrobial Stewardship (CwPAMS 2) grant, our partnership team comprising members from Makerere University, Nottingham Trent University, Buckinghamshire Healthcare NHS Trust and Entebbe Regional Referral Hospital (ERRH) seeks to scale up and enhance sustainability on antimicrobial stewardship (AMS) in Central Uganda. Building on the achievements of our previous CwPAMS projects, this current initiative aims at strengthening, human, animal and environmental health practitioners’ capacity on AMS in health facilities and the community, as well as promoting increased use of microbiology and prescribing data to inform clinical decisions. Objectives To establish a centre of excellence on antimicrobial stewardship in Central Uganda using a One Health approach with a focus on capacity building, mentorship of lower-level facilities, and knowledge transfer. Methods This project uses a One Health approach involving professionals from the domains of human, animal and environmental health. ERRH, the project hub, is currently mentoring lower health facilities (spokes) in AMS. AMS champions have been identified in each of these health facilities who are leading ongoing activities. The project has also employed CwPAMS AMS assessment tools during scoping visits to assess the baseline conditions at seven lower-level health facilities (one regional referral hospital, two district hospitals, three health centre IIIs and two health centre IIs). AMS workshops have so far been held in two districts (Nakaseke and Butambala) including two general hospitals. Results The project held inception meetings that brought together different stakeholders in AMS. Scoping visits and AMS assessments have been successfully completed across seven health facilities, highlighting different AMS practices, challenges and intervention strategies. Furthermore, mentorship has so far resulted in establishment of AMS committees, identification of AMS champions, and adoption of the prescribing companion app at five of the seven mentored lower-level health facilities. AMS workshops held in the two districts resulted in increased knowledge on antimicrobial practices among the participants. The post assessments from the workshops showed that 73.4% of the participants had learnt the key importance of surveillance in AMS, 89.6% of the participants recognized the role of public awareness in promoting AMS, and 79.8% understood the value of infection prevention and control in promoting AMS in comparison with 51.7% at the pre-assessment (Figure 1). In addition, the online Community of Practice on AMS we established for health professionals in Uganda has seen a notable increase in membership, growing from 420 to over 600 members. Conclusions By engaging directly with front-line health practitioners using a hub and spoke mentorship model, the early stages of this project have provided more information on the prevailing AMS challenges in Uganda, particularly knowledge and training gaps, while revealing promising opportunities such as the existing health care structures and supportive policies. AMS capabilities of health practitioners have been improved by participation in the project, but further work is needed to limit the development of AMR in Uganda.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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