Healthcare practitioners' perspectives on infection management, antimicrobial resistance and stewardship in wound care practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Antimicrobial resistance (AMR) poses a significant global health threat, particularly in wound care, where non-healing wounds often harbour pathogens that complicate healing and reduce treatment efficacy. Despite available guidance, antimicrobial use remains inconsistent and often lacks alignment with antimicrobial stewardship (AMS) principles. This study aimed to assess global practices in, and awareness of, infection prevention, management and AMS in wound care. METHOD: A cross-sectional survey was distributed to a global database of more than 66,000 healthcare professionals. A total of 712 responses were collected between August and September 2025. The survey contained 27 questions, exploring infection management, the use of antiseptic cleansing solutions, topical and systemic antimicrobial use and AMS implementation from across a wide range of healthcare professions globally, with a focus on wound care. RESULTS: Participants represented diverse clinical roles and settings, with most identifying as specialist wound nurses. While 59.4% followed formal infection protocols, 37.2% reported not following AMS guidelines. Antimicrobial dressings such as silver, iodine, polyhexamethylene biguanide, chlorhexidine gluconate and honey were reported to be used by 88.2% of participants, with 41% reporting 'just in case' use of antimicrobial dressings. Antiseptic cleansers were also widely used. AMS leadership structures varied. Key support needs for decision-making included clinical evidence (77.9%), treatment pathways (71.6%) and guideline development (71.6%). CONCLUSION: Findings highlight both strengths and gaps in infection prevention, management and AMS implementation. High use of antimicrobial dressings in general and as a precautionary measure may indicate a lack of adherence to AMS principles. The lack of consistency in AMS leadership reported within clinical settings may indicate a variation in protocols and practice across wound care. Greater integration of evidence-based guidance, education and leadership as part of wider AMS structures and teams are needed to support consistent antimicrobial use and mitigate AMR in wound care.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».