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Enregistrement W2255484985 · doi:10.1155/2014/904053

Provincial and Temporal Variation in Macrolide and Lincosamide Antimicrobial Use by Outpatients in Canada, 1995 to 2010

2014· article· en· W2255484985 sur OpenAlexaffabout
Shiona K Glass-Kaastra, Rita Finley, Jim Hutchinson, David M. Patrick, Karl Heinz Weiss, John Conly

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)AntimicrobialMedicineBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Because antimicrobial use is commonly associated with the development of antimicrobial resistance, monitoring the volume and patterns of use of these agents is very important. OBJECTIVE: To assess the use of macrolide and lincosamide (ML) antimicrobials within Canadian provinces over time, and to compare use rates with those reported by European countries. METHODS: ANTIMICROBIAL PRESCRIBING DATA WERE USED TO DEVELOP TWO YEARLY METRICS: prescriptions per 1000 inhabitant-days (PrIDs) and the mean defined daily doses (DDDs) per prescription, which were then used to build linear mixed models to assess differences among provinces over time. RESULTS: After accounting for repeated measures over time, prescribing rates (PrIDs) varied significantly according to province and year (P<0.001). However, little change occurred within each province over the time frame studied; from 1995 to 2010, each province had a PrID change <0.01. Quebec and British Columbia had significantly lower prescribing rates than all other provinces. No overall secular trend was apparent. In contrast, the DDDs per prescription did not vary significantly according to province, but showed a significant year-to-year increase. DISCUSSION: ML prescribing varied among provinces in Canada between 1995 and 2010, but remained relatively stable within each province. The average DDDs per ML prescription did not vary according to province, but increased linearly over time. These increases are likely to indicate that fewer prescriptions are being written for children over time, a practice supported by good antimicrobial stewardship principles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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