Antibiotic prescribing and antimicrobial resistance awareness among medical students in Lebanon using novel assessment scales
Notice bibliographique
Résumé
In Lebanon, widespread antibiotic prescribing has led to antimicrobial resistance (AMR), a notable public health concern driven by inappropriate use. As future prescribers, medical students play a critical role in combating AMR. This study aimed to evaluate their AMR awareness and antibiotic prescribing practices, identify knowledge gaps, and suggest interventions to promote appropriate antibiotic use and limit local AMR emergence. A cross-sectional study was conducted among Lebanese medical students from July 1, 2021, to September 30, 2022. Data were collected via a structured online questionnaire using snowball sampling. The questionnaire was informed by published articles and the authors' expertise. It included sociodemographic data and novel, context-specific scales assessing antibiotic prescribing attitudes, knowledge of AMR drivers, and prudent prescribing practices, addressing gaps in existing tools. The sample included 164 medical students, with a mean age of 22.78 ± 3.94 years. Furthermore, 89.6% were interns, 50.6% were females, and 68.3% studied at a public university. Antibiotic prescription attitudes among the surveyed participants were affected by a better awareness of some contextual factors related to the prescribed drug and the pharmaceutical companies. Decreased awareness was observed for pharmacist-related factors, patient characteristics, and marketing-related factors. Interns had higher awareness than residents about marketing and the contextual factors influencing antibiotic prescribing. Participants had average knowledge levels of AMR and relatively high knowledge levels of strategies to manage it. A significant interrelation was found between awareness of factors influencing physicians' antibiotic-prescribing attitudes and AMR knowledge (p < 0.05). Lebanese medical students demonstrated adequate overall knowledge of antibiotic use and resistance, along with generally positive attitudes toward appropriate antibiotic prescribing. However, gaps were noted in their understanding of prudent antibiotic prescribing practices. Targeted interventions, including curriculum enhancement, AMR-focused workshops, stewardship training, and supportive national policies, are recommended to strengthen AMR awareness and promote responsible antibiotic use.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».