Do policies that allow access to unregistered antimicrobials address the unmet need? Australia as a case study of a high-income country with universal healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ensuring timely and equitable access to effective and optimal antimicrobials is crucial for optimal patient care, to minimize the use of less appropriate treatment options and reduce the risk of antimicrobial resistance (AMR). Objectives: To determine the average time for new antibacterials to gain registration for use in Australia after obtaining marketing approval internationally, and to quantify the use of 'new' and older unregistered antimicrobials in Australian clinical practice between 2018 and 2023. Methods: Two data sources were utilized to estimate the usage of antimicrobials not registered for use in Australia. Annual hospital inpatient usage data were sourced from the National Antimicrobial Utilisation Surveillance Program (NAUSP) and data on Special Access Scheme (SAS) applications for unregistered antimicrobial was sourced from the Australian Government Department of Health and Aged Care. Results: Between 2018 and 2023 there were 36 131 applications to access unapproved antimicrobials in Australia. In 26.6% of cases, access to an unapproved antimicrobial was for the treatment of a critically ill patient. Levofloxacin, pyrazinamide, tetracycline and pristinamycin were the most frequently accessed unregistered antimicrobials. Applications for 'new' antibacterials increased from 55 in 2018 to 249 in 2023. Inpatient use of nine new antibacterials was reported in Australian hospitals in 2023, two registered and seven unregistered. Conclusions: Unapproved antimicrobials are frequently accessed by clinicians for patients unable to be treated with registered antimicrobials in Australia. Policy reform and economic incentives are required to support the registration of antimicrobials needed for otherwise untreatable infections and to ensure the sustainability of supply.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».