Nursing-led strategy to combat antimicrobial resistance: multi-method design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antimicrobial resistance is currently a global health threat. Numerous efforts have been made to prevent or mitigate this phenomenon, but all have been insufficient. Although numerous studies have postulated nursing as a potential mediator to address this problem, no research has been conducted to put it into practice. This study aims to contextualize the problem of inappropriate antibiotic use and antimicrobial resistance, as well as to develop and implement a nurse-led educational intervention aimed at mitigating it, emphasizing the role of nurses in health education. METHODS: Two different groups of participants were recruited using convenience sampling. Nurses administered a survey to 782 citizens in a population from Spain to assess their knowledge of the correct use of antibiotics and antimicrobial resistance. After completing the survey, nurses explained to the participants how to use antibiotics correctly and the problem of antimicrobial resistance. Furthermore, an educational intervention led by nurses was carried out with 104 adolescents, consisting of an oral presentation to raise awareness about the issue. The effectiveness of this intervention was evaluated through a comparative analysis before and after the activity (pre-test and post-test). RESULTS: Our results indicated that the level of knowledge about the correct use of antibiotics and antimicrobial resistance is not statistically significant related to sex in the general population (p > 0.05). However, it is statistically significant related to age (p < 0.05), educational level (p < 0.0001) and study area (p < 0.0001). In addition, the nurse-led educational intervention increased significantly the level of knowledge on the topic among adolescents (p < 0.0001). CONCLUSIONS: These findings highlight the low level of knowledge in the population about the correct use of antibiotics and antimicrobial resistance. It also demonstrates how nurses, through their role in health education, can actively contribute to addressing the issue, providing a rationale for the inclusion of nursing in the design and implementation of strategies to prevent or mitigate antimicrobial resistance.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».