A pilot protocol for surveillance of infection and antibiotic prescribing in primary healthcare across the globe: Antibiotic Prescribing in Primary Healthcare Point Prevalence Survey (APC-PPS)
Notice bibliographique
Résumé
Little data is available from the primary healthcare setting in low- and middle-income countries to describe the burden of clinical infections and antibiotic prescribing proportions for those infections. The AWaRe Antibiotic Book provides a framework for assessing antibiotic prescribing in primary healthcare but requires understanding both frequency of clinical infections and their antibiotic prescribing proportions. The Antibiotic Prescribing in Primary Healthcare Point Prevalence Survey (APC-PPS) project is a series of point prevalence surveys conducted at primary healthcare facilities in LMICs to capture the frequency of consultation for different clinical infections and diagnoses and the frequency and type of antibiotic prescribing associated with these infections in primary healthcare facilities. This study aims to assess the feasibility of using a PPS methodology to collect data on clinical presentation and antibiotic prescribing in primary healthcare settings. The data collected are necessary to be able to summarise relative frequencies of presentation of different clinical infections and antibiotic prescribing practices to inform global estimates of antibiotic use and inform the development of surveillance methods and representative sampling frames. Each site will conduct 6-8 point prevalence surveys over the course of 12 months. Completely anonymous data on age, sex, relevant comorbidities, infection symptoms and diagnoses and antibiotic prescription are collected for patients of all ages with acute infection symptoms (up to 14 days of symptoms) who present to the facility on the day of the survey. No identifiable data will be collected from individuals. Data is collected via ODK Collect and stored in a secure ODK Cloud server hosted by City St. George's, University of London. Sites will be active between early 2023- mid 2025, with regular interim data analysis scheduled and final data analysis planned by mid 2026. All required local and national ethical and regulatory approvals will be obtained prior to sites starting.
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 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 | 0,018 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».