The Impact of Empirical Management of Acute Cystitis on Unnecessary Antibiotic Use
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines for the management of acute cystitis support empirical antibiotic treatment; however, up to half of symptomatic women have negative urine cultures. OBJECTIVE: To determine whether empirical treatment leads to unnecessary antibiotic prescriptions in women with symptoms of acute cystitis. METHODS: A cohort of 231 women (defined as females aged 16 years and older) presenting to family physicians' offices with symptoms of cystitis underwent a standardized clinical assessment, urine dip testing, and culture. Recommendations for urine testing and antibiotic treatment under 3 empirical strategies were compared with observed physician management and a logistic regression model for the outcomes of antibiotic prescriptions, urine culture testing, and unnecessary antibiotics, defined as a prescription where the subsequent urine culture was negative. RESULTS: There were 123 positive urine cultures (53.3%). Physicians prescribed antibiotics to 186 women (80.9%), of whom 74 (39.8%) were culture negative. Unnecessary antibiotic use was similar for 2 guidelines recommending empirical antibiotic treatment without testing for pyuria (41.4% and 40.6%). Treating women with classic cystitis symptoms and pyuria would have decreased unnecessary antibiotic use (26.2%; P =.02) but resulted in fewer women with confirmed urinary tract infection receiving immediate antibiotics (66.4% vs 91.8% usual care; P<.001). A derived prediction model incorporating testing for pyuria and nitrites would also have reduced unnecessary antibiotic use (27.5%; P =.03), but more women with confirmed urinary tract infection would have received immediate antibiotics (81.3%; P =.01). CONCLUSIONS: Empirical antibiotic treatment of acute cystitis in women without testing for pyuria promotes unnecessary antibiotic use. A simple decision rule provides for prompt treatment of infected women while reducing antibiotic overuse and unnecessary urine testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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.
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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 ».