Antifungal stewardship in the UK: where are we now?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antifungal stewardship (AFS) is the judicious use of today's antifungal agents with the aim of improving patient outcomes and preserving their future effectiveness. Antifungal resistance (AFR) is increasing globally, with more patients at risk of Invasive Fungal Disease (IFD), highlighting the urgent need to standardize AFS practices in the UK. The aim of this position paper is to understand the current AFS landscape in the UK. Methods: A virtual panel discussion was held from September to October 2023 on an online platform followed by a virtual meeting with nine healthcare professionals from across the UK selected for their expertise on IFD management and AFS. The discussion was structured across four topics: current AFS landscape, key elements of an AFS programme, diagnostics and diagnostic stewardship, and unmet needs in education and training. A thematic analysis was carried out. The results represent the collated and summarized views from these activities. Results and discussion: Participants reported barriers to implementing AFS and its integration within antimicrobial stewardship (AMS) programmes in the UK. The primary challenge identified was a lack of resources, including funding and staff time. Sub-optimal fungal diagnostics and limited mycology expertise was reported as a barrier to AFS, clinical IFD and AFR surveillance. Approaches to combatting these challenges may include investing in formal mycology networks to serve as centres of clinical expertise and diagnostic hubs. Conclusion: National standards for AFS services and associated outcome metrics need to be established to set a benchmark for centres to improve AFS.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle