Promoting real-world evidence use for antimicrobial stewardship in Latin America: evaluation of impact of a two-part educational webinar series
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Educational programs on the use of real-world evidence (RWE) in antimicrobial stewardship (AMS) are scarce in Latin America (LATAM). Objectives To develop and evaluate an online educational program supporting LATAM healthcare professionals (HCP)’s ability to use and generate RWE for effective antimicrobial agent use, aligned with AMS principles. Methods Two 90-min webinars were developed by subject matter experts. Changes in knowledge, skills, confidence and attitudes were measured via paired PRE-and POST-intervention survey questions. Satisfaction, intent to change and remaining barriers were surveyed POST-intervention. McNemar and Wilcoxon Signed Rank statistical tests assessed differences in paired dichotomous and ordinal data, respectively. Unpaired data underwent descriptive analysis. Open-ended responses were subject to thematic content analysis (inductive reasoning approach). Results The analysis sample included 741 PRE-intervention survey completers (epidemiologists, infection control specialists, chemists, pharmacists, biologists, microbiologists, bacteriologists and other physicians), with 47 completing the full POST survey (33 following webinar 1, and 14 following webinar 2). A significant increase in the percent of completers who were confident of ‘what constitutes RWE’ was found PRE (31%) to POST (73%) intervention (P < 0.001). Median self-reported skill levels changed from ‘2-basic’ to ‘3-intermediate’ for providing examples of RWE and applying RWE in the context of AMS (P < 0.05). Barriers included low perceived value of RWE by administrators and limited access to appropriate data. Conclusions This education improved HCPs’ confidence in knowing what constitutes RWE. Findings provide direction for future interventions aimed at enhancing access to and appropriate use of RWE to inform AMS in LATAM.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».