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Enregistrement W4410904237 · doi:10.2196/66424

Exploring the Current Situation and Developing Strategies for Behavior Change to Improve Antibiotic Use in West Africa: Protocol for a Multidisciplinary Interventional Research Project

2025· article· en· W4410904237 sur OpenAlexvenueno aff
Maresa Neuerer, Carine Baxerres, Denise Dekker, Blandine Bila, Daniel Arhinful, Leslie Mawuli Aglanu, Charity Wiafe Akenten, Ali Sié, John Amuasi, Aurélia Souares

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und ForschungHans Böckler StiftungAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPreprintMultidisciplinary approachProtocol (science)MedicineComputer scienceAlternative medicinePolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) is recognized as a global concern, with particularly severe consequences in low- and middle-income countries. Although it may occur naturally, it is also an anthropogenic problem linked to the irrational use of antibiotics in humans and animal husbandry and the use of pesticides in plant agriculture. Generally, data on AMR and evidence of effective and feasible multifaceted interventions are limited in many African countries. OBJECTIVE: This study aims at (1) assessing baseline data on AMR pathogens in Burkina Faso and Ghana; (2) understanding perceptions and quantifying use of antibiotics among health care workers, communities, and livestock farmers; and (3) defining and refining an AMR intervention using a design thinking approach. METHODS: This multidisciplinary study will be conducted in two rural districts and will consist of two phases. First, baseline data will be collected on AMR pathogens along dominant food production chains. extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae will be selected as indicator mechanisms for AMR because of their high occurrence among animals and humans. The perception and understanding of AMR and antibiotic use among different stakeholders and community members will be assessed using epidemiologic and socio-anthropological methods. Qualitative methods will include participant observations, in-depth and key informant interviews, and focus group discussions. The quantitative part will consist of the development of an inventory of circulating antibiotics and a household survey. Second, key informant and in-depth interviews will be conducted with One Health stakeholders in preparation for the intervention development. Subsequently, multidisciplinary "design teams" will develop ideas for an intervention on AMR using a design thinking approach. RESULTS: Data collection started in April 2022. The analysis of microbiological, anthropological, and socio-epidemiological data is ongoing in both countries. The intervention development has been initiated in Ghana but has not started yet in Burkina Faso. All results are planned to be submitted to peer-reviewed journals by December 2025. First, manuscripts will be published for each discipline. Afterward, the results of the 3 disciplines will be combined in multidisciplinary papers, and a publication of the evaluation of the intervention will follow. CONCLUSIONS: Owing to the multifactorial nature of AMR, different perspectives need to be considered to develop a holistic context-based intervention that is tailored to local needs. This study stands out in its combination of different disciplinary and epistemological perspectives following the One Health paradigm and taking a design thinking approach to develop an intervention. Thereby, collaboration across disciplines and social levels and a participatory bottom-up approach will be promoted to achieve a common understanding of problems and needs and to develop an accepted and efficacious intervention. The national AMR networks and policymakers will be continuously involved in the project. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/66424.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,009

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 Opus0,687
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,091 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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
Publié2025
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