Canadian province-level risk factor analysis of macrolide consumption patterns (2000-2006)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess provincial-level predictors among socioeconomic and influenza rate data for the use of different macrolide antimicrobials in Canada from 2000 to 2006. METHODS: Multivariable models were developed to describe macrolide defined daily doses per capita. RESULTS: Use was highest during October to March for all macrolides. Investigated yearly and provincial patterns differed considerably among the macrolide agents. Associations with socioeconomic variables were similar between clarithromycin and erythromycin, while azithromycin consumption showed some differences in its association with these variables. Consistently, the rate of influenza was significantly associated with increased macrolide use. The influenza rate interacted with socioeconomic variables in some models; as the influenza rate increased, the greatest increase in demand for macrolides occurred in populations with high percentages of low-income individuals, high unemployment levels and low percentages of individuals with bachelor's degrees. CONCLUSIONS: The impact of associations among macrolide consumption, influenza and socioeconomic factors may reflect inappropriate use of these agents to treat viral infections and/or prescribing for secondary infections, and knowledge of the virus versus bacteria problem and accessibility of healthcare. Further research surrounding differences in access to antimicrobial prescriptions and treatment options between advantaged and disadvantaged populations is suggested to further understand the dynamics of antimicrobial use in Canada.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».