Use of large‐scale veterinary data for the investigation of antimicrobial prescribing practices in equine medicine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As antimicrobial resistant bacterial strains continue to emerge and spread in human and animal populations, understanding prescription practices is key in benchmarking current performance and setting goals. Antimicrobial prescription (AP) in companion veterinary species is widespread, but is neither monitored nor restricted in the USA and Canada. The veterinary use of certain antimicrobial classes is discouraged in some countries, in the hope of preserving efficacy for serious human infections. OBJECTIVES: The aim of this study was to ascertain the rate of prescription of a number of 'reserved' antimicrobials in a first-opinion US and Canadian horse cohort, and identify trends in their empirical use. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: A large convenience sample of electronic medical records (2006-2012) was interrogated using text mining to identify enrofloxacin, clarithromycin and ceftiofur prescriptions. Time series analysis and logistic regression were used to identify trends and risk factors for prescription. RESULTS: Prescription of these antimicrobials as a first-line intervention, without culture and sensitivity testing (CST), was common in this population. Enrofloxacin prescriptions were found to increase over the study period, and there was evidence of either a reducing, or static trend in the proportion of reserved APs informed by CST. MAIN LIMITATIONS: Dose adequacy could not be included due to the nature of the data used. CONCLUSIONS: Empirical use of reserved antimicrobials was common in this population, and further advice and guidance should be issued to first-opinion veterinarians to safeguard antimicrobial efficacy.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».