A population-based study of different antibiotic prescribing in different areas.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Respiratory tract infections are the most common reason for antibiotic prescription in Sweden as in other countries. The prescription rates vary markedly in different countries, counties and municipalities. The reasons for these variations in prescription rate are not obvious. AIM: To find possible explanations for different antibiotic prescription rates in children. DESIGN OF STUDY: Prospective population based study. SETTING: All child health clinics in four municipalities in Sweden which, according to official statistics, had high antibiotic prescription rates, and all child health clinics in three municipalities which had low antibiotic prescription rates. METHOD: During one month, parents recorded all infectious symptoms, physician consultations and antibiotic treatments, from 848 18-month-old children in a log book. The parents also answered a questionnaire about socioeconomic factors and concern about infectious diseases. RESULTS: Antibiotics were prescribed to 11.6% of the children in the high prescription area and 4.7% in the low prescription area during the study month (crude odds ratio [OR] = 2.67; 95% confidence interval [CI] = 1.45 to 4.93). After multiple logistic regression analyses taking account of socioeconomic factors, concern about infectious illness, number of symptom days and physician consultations, differences in antibiotic prescription rates remained (adjusted OR = 2.61; 95% CI = 1.14 to 5.98). The variable that impacted most on antibiotic prescription rates, although it was not relevant to the geographical differences, was a high level of concern about infectious illness in the family. CONCLUSIONS: The differences in antibiotic prescription rates could not be explained by socioeconomic factors, concern about infectious illness, number of symptom days and physician consultations. The differences may be attributable to different prescription behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».