Systematic Review of Factors Associated with Antibiotic Prescribing for Respiratory Tract Infections
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotic use is a modifiable driver of antibiotic resistance. In many circumstances, antibiotic use is overly broad or unnecessary. We systematically assessed factors associated with antibiotic prescribing for respiratory tract infections (RTI). Studies were included if they used actual (not self-reported or intended) prescribing data, assessed factors associated with antibiotic prescribing for RTIs, and performed multivariable analysis of associations. We searched Medline, Embase, and International Pharmaceutical Abstracts using keyword and MeSH (medical subject headings) search terms. Two authors reviewed each abstract and independently appraised all included texts. Data on factors affecting antibiotic prescribing were extracted. Our searches retrieved a total of 2,848 abstracts, with 97 included in full-text review and 28 meeting full inclusion criteria. Compared to other factors, diagnosis of acute bronchitis was associated with increased antibiotic prescribing (range of adjusted odds ratios [aOR], 1.56 to 15.9). Features on physical exam, such as fever, purulent sputum, abnormal respiratory exam, and tonsillar exudate, were also associated with higher odds of antibiotic prescribing. Patient desire for an antibiotic was not associated or was modestly associated with prescription (range of aORs, 0.61 to 9.87), in contrast to physician perception of patient desire for antibiotics, which showed a stronger association (range of aORs, 2.11 to 23.3). Physician's perception of patient desire for antibiotics was strongly associated with antibiotic prescribing. Antimicrobial stewardship programs should continue to expand in the outpatient setting and should emphasize clear and direct communication between patients and physicians, as well as signs and symptoms that do and do not predict bacterial etiology of upper respiratory tract infections.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| 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 découle