Knowledge, attitudes and practices survey on antimicrobial resistance and stewardship among pharmacy healthcare workers in 28 African countries
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Antimicrobial resistance (AMR) is a pressing global health problem disproportionately affecting low- and middle-income countries. Inappropriate antimicrobial prescription and use exacerbate AMR. This study assesses the knowledge, attitudes and practices (KAP) toward AMR and antimicrobial stewardship (AMS) among pharmacy healthcare workers involved in antimicrobial dispensing across 28 African countries. METHODS: An online survey was distributed to collect data on KAP from HCWs who dispense antimicrobials in African countries. Responses were scored, and a 70% cut-off mark was used to differentiate between good and poor KAP. Logistic regression analysis was used to identify factors associated with good or poor KAPs. RESULTS: A total of 2567 responses (40%) were received, of which 908 were from pharmacy HCWs who dispensed antibiotics in 28 countries. Of the 908 eligible respondents, 71.3% had good knowledge of AMR and AMS, 59.9% displayed good attitudes towards the burden of AMR and appropriate prescription of antimicrobials and 41.6% displayed good practices related to AMS. Patient demands and influence from pharmaceutical companies were among the factors that influenced the dispensing of antibiotics. In multivariable logistic regression, licensed pharmacists were more likely to have good knowledge of AMR than pharmacy technicians (adjusted OR (aOR) 1.78; 95% CI 1.64 to 1.93). Male dispensers were less likely to have a positive attitude towards AMR than female dispensers (aOR 0.69, 95% CI 0.51 to 0.94). Moreover, dispensers affiliated with public health facilities demonstrated better AMR practices than those affiliated with private facilities. Overall, good AMR knowledge status was significantly associated with positive attitudes (χ²=97.1, p<0.001) and practices (χ²=6.5, p<0.05) of AMR. CONCLUSION: This study revealed limited understanding of AMR among dispensers without formal pharmaceutical training and a positive association between good knowledge and positive attitudes and practices. The findings underscore the importance of providing workplace educational materials on AMR and AMS to build capacity in healthcare institutions and promote proper antibiotic dispensing.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».