Declines in Outpatient Antimicrobial Use in Canada (1995–2010)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With rising reports of antimicrobial resistance in outpatient communities, surveillance of antimicrobial use is imperative for supporting stewardship programs. The primary objective of this article is to assess the levels of antimicrobial use in Canada over time. METHODS: Canadian antimicrobial use data from 1995 to 2010 were acquired and assessed by four metrics: population-adjusted prescriptions, Defined Daily Doses, spending on antimicrobials (inflation-adjusted), and average Defined Daily Doses per prescription. Linear mixed models were built to assess significant differences among years and antimicrobial groups, and to account for repeated measurements over time. Measures were also compared to published reports from European countries. RESULTS: Temporal trends in antimicrobial use in Canada vary by metric and antimicrobial grouping. Overall reductions were seen for inflation-adjusted spending, population-adjusted prescription rates and Defined Daily Doses, and increases were observed for the average number of Defined Daily Doses per prescription. The population-adjusted prescription and Defined Daily Doses values for 2009 were comparable to those reported by many European countries, while the average Defined Daily Dose per prescription for Canada ranked high. A significant reduction in the use of broad spectrum penicillins occurred between 1995 and 2004, coupled with increases in macrolide and quinolone use, suggesting that replacement of antimicrobial drugs may occur as new products arrive on the market. CONCLUSIONS: There have been modest decreases of antimicrobial use in Canada over the past 15 years. However, continued surveillance of antimicrobial use coupled with data detailing antimicrobial resistance within bacterial pathogens affecting human populations is critical for targeting interventions and maintaining the effectiveness of these products for future generations.
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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 ».