Factors associated with the implementation and adoption of point-of-care diagnostic tests to detect antimicrobial resistance: A qualitative study in Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial resistance (AMR) represents a major public health concern worldwide. To effectively combat AMR, the use of point-of-care (POC) diagnostic tests is recommended by the World Health Organization (WHO). In this qualitative study, we investigated the drivers that influence the implementation and adoption of POC diagnostic tests in healthcare settings in Quebec, Canada, to help fight against AMR. Methods: Interviews were conducted with experts on AMR and/or diagnostic tests at the federal and provincial (Quebec) levels. Applying Greenhalgh and colleagues’ non-adoption, abandonment, scale-up, spread, and sustainability (NASSS) framework as a theoretical basis, we examined the complexities involved in implementing diagnostic innovations aimed at reducing AMR. Results: A total of 42 participants were interviewed. We identified multiple drivers across the development, assessment and implementation stages of new POC tests: the complexities associated with evolving AMR and POC technology development; issues related to trust in test results; challenges of cost-benefit analyses; considerations regarding user impact; local organizational aspects related to POC tests; the regulatory, political, and economic contexts; and the impact of the COVID-19 pandemic on public health priorities. Conclusion: The implementation of diagnostic tests that deliver rapid results to inform antibiotic prescription is a priority in Canada and globally. However, our study underscores the complexity and challenges involved in adopting new POC tests. Despite presenting challenges, the COVID-19 pandemic has also facilitated the development and assessment of diagnostic innovation in healthcare settings. Our study further emphasizes the need for AMR to be elevated as a political priority for effective management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».