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Enregistrement W2611591534 · doi:10.1080/16549716.2017.1287334

Antibiotic prescribing for upper respiratory infections among children in rural China: a cross-sectional study of outpatient prescriptions

2017· article· en· W2611591534 sur OpenAlexaff
Zhitong Zhang, Yanhong Hu, Guanyang Zou, Mei Lin, Jun Zeng, Simin Deng, Rony Zachariah, John Walley, Joseph D. Tucker, Xiaolin Wei

Notice bibliographique

RevueGlobal Health Action · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK Government
Mots-clésMedicineMedical prescriptionAntibioticsCross-sectional studyLogistic regressionOdds ratioHealth facilityPediatricsEnvironmental healthInternal medicineHealth servicesPopulationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overuse of antibiotics contributes to the development of antimicrobial resistance. OBJECTIVE: This study aims to assess the condition of antibiotic use at health facilities at county, township and village levels in rural Guangxi, China. METHODS: We conducted a cross-sectional study of outpatient antibiotic prescriptions in 2014 for children aged 2-14 years with upper respiratory infections (URI). Twenty health facilities were randomly selected, including four county hospitals, eight township hospitals and eight village clinics. Prescriptions were extracted from the electronic records in the county hospitals and paper copies in the township hospitals and village clinics. RESULTS: The antibiotic prescription rate was higher in township hospitals (593/877, 68%) compared to county hospitals (2736/8166, 34%) and village clinics (96/297, 32%) (p < 0.001). Among prescriptions containing antibiotics, county hospitals were found to have the highest use rate of broad-spectrum antibiotics (82 vs 57% [township], vs 54% [village], p < 0.001), injectable antibiotics (65 vs 43% [township], vs 33% [village], p < 0.001) and multiple antibiotics (47 vs 15% [township], vs 0% [village], p < 0.001). Logistic regression showed that the likelihood of prescribing an antibiotic was significantly associated with patients being 6-14 years old compared with being 2-5 years old (adjusted odds ratio [aOR] = 1.3, 95% CI 1.2-1.5), and receiving care at township hospitals compared with county hospitals (aOR = 5.0, 95% CI 4.1-6.0). Prescriptions with insurance copayment appeared to lower the risk of prescribing antibiotics compared with those without (aOR = 0.8, 95% CI 0.7-0.9). CONCLUSIONS: Inappropriate use of antibiotics was high for outpatient childhood URI in the four counties of Guangxi, China, with the highest rate found in township hospitals. A significant high proportion of prescriptions containing antibiotics were broad-spectrum, by intravenous infusion or with multiple antibiotics, especially at county hospitals. Urgent attention is needed to address this challenge.

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)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations80
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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