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Enregistrement W4416971374 · doi:10.1093/jacamr/dlaf230.006

O06 Development of AWaRe antibiotic quality indicators for optimal use

2025· article· en· W4416971374 sur OpenAlexaff
Annie Heath, Jan Goelen, Pem Chuki, Aislinn Cook, Filip Djukic, Nga Thi Thuy, Elisa Funiciello, Sumanth Gaundra, Brian Godman, Yara Khalaf, Guilia Lorenzetti, Marc Mendelson, Catrin E. Moore, Cláudia Garcia Serpa Osorio-de-Castro, Zikria Saleem, Jeroen Schouten, Elizabeth Tayler, Evelyn Wesangula, A W aR e-B ased Q I s Delphi Panel, Stephen Campbell

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationDelphi methodCLARITYQuality (philosophy)Primary careMedical recordPerformance indicatorAntibiotic resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The use of antibiotics varies by setting—hospital, outpatient/primary care—with a disproportionate impact of antimicrobial resistance in low-and middle-income countries. The WHO AWaRe (Access/Watch/Reserve) book gives detailed guidance on the optimal use of antibiotics across primary care and hospitals for adults and children with the aim of improving the quality of use of essential antibiotics. Objectives To develop universally applicable, model sets of appropriate and feasible quality indicators based on the WHO AWaRe system for primary care, hospital and general indicators for optimal antibiotic use. Methods Indicators identified in a scoping review were revised to focus on primary care and hospital facility infections in the AWaRe book. Condition-specific indicators captured measures such as appropriate antibiotic use, total daily dose and proportion of Access or Watch antibiotics. General indicators were developed from prescribing and dispensing guidelines in the AWaRe book and covered themes from proper documentation in medical records to population-level antibiotic use. The indicators were evaluated through a two-round Global Delphi Technique of 104 and 107 panellists, respectively, to determine appropriateness and feasibility in national and local settings, followed by a two-round RAND/UCLA Appropriateness Method (RAND/UCLA) with 12 panellists rating indicators on a global scale. Panels comprised experts from every WHO region. In Round 1 of each method, panellists also rated clarity and could suggest rewording or new indicators. Findings from Round 2 are reported. The median rating was calculated for each indicator to determine agreement. A median of 7–9 was considered appropriate or feasible. If ≥80% of panellists rated within ±1 of the 7–9 median, the indicator was considered appropriate with agreement. Results The indicators covered nine clinical conditions in primary care and nine in hospital settings, including respiratory tract infections, diarrhoea, urinary tract infections (UTIs), sepsis and others. There were 102 indicators (Primary Care: 46; Hospital: 39; General: 17) in Round 2 of the Delphi Technique. Of these, 100% were rated appropriate and 99 (97.1%) feasible in a local context. During the RAND/UCLA method, 136 indicators (Primary Care: 56; Hospital: 60; General: 20) were rated in Round 2, with 131 (96.3%) appropriate and 72 (52.9%) feasible in a global context. From these broad sets, 12 indicators from the Delphi Technique and 31 indicators from the RAND/UCLA method were rated both appropriate and feasible with agreement respectively. Most indicators rated appropriate and feasible with agreement by the Delphi panel measured the proportion of patients receiving Access or Watch antibiotics across clinical conditions. Those rated appropriate and feasible with agreement by the RAND/UCLA panel measured appropriate antibiotic choice, dose, duration and the proportion of Access and Watch antibiotics Conclusions These model AWaRe-based, universally applicable quality indicators can be locally adapted and measured with different tools to improve the optimal use of antibiotics and inform global and country specific antimicrobial stewardship programmes (AMS).

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)0,098
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,152
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,518

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0980,152
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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