How Nova Scotia General Practitioners Choose Antibiotics for the Empirical Treatment of Community‐Acquired Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To gain an understanding of how physicians in general practice choose antibiotics for the empirical treatment of community-acquired pneumonia (CAP). DESIGN: Questionnaire with three sample cases of CAP and a knowledge assessment (mailed to half of the physicians). POPULATION STUDIED: Nova Scotia family physicians. RESULTS: One hundred and eighty-four of the 841 (21.9%) physicians who were mailed a questionnaire responded. A knowledge assessment showed satisfactory knowledge except in two areas - an overestimation of the prevalence of penicillin-resistant Streptococcus pneumoniae in Nova Scotia and the view that ciprofloxacin was an effective antibiotic for the treatment of CAP (42% of physicians). As the complexity of the case increased, there was decreasing consensus regarding the choice of antibiotic therapy and a decline in prescribing according to guidelines for the treatment of CAP. Also, as the complexity of the cases increased, it became increasingly difficult to discern a decision-making strategy. For the simplest case - a 17-year-old male with presumed Mycoplasma pneumoniae pneumonia - physician factors (age, family practice training), desire to target specific pathogens, and concern with resistance and side effects affected the choice of antibiotic. However, for the most complex case - a 45-year-old female with severe pneumonia - familiarity with such a case was the only significant factor and led to treatment with a combination of antibiotics designed to treat both typical and atypical pathogens. CONCLUSIONS: For uncomplicated cases of CAP, physician factors, desire to treat specific pathogens and concern with resistance affect the choice of antibiotic therapy. For complex cases, familiarity with such cases was the only factor that influenced choice of antibiotic therapy.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».