Antibiotic Prescribing for Nonbacterial Acute Upper Respiratory Infections in Elderly Persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reducing inappropriate antibiotic prescribing for acute upper respiratory tract infections (AURIs) requires a better understanding of the factors associated with this practice. OBJECTIVE: To determine the prevalence of antibiotic prescribing for nonbacterial AURIs and whether prescribing rates varied by physician characteristics. DESIGN: Retrospective analysis of linked administrative health care data. SETTING: Primary care physician practices in Ontario, Canada (January-December 2012). PATIENTS: Patients aged 66 years or older with nonbacterial AURIs. Patients with cancer or immunosuppressive conditions and residents of long-term care homes were excluded. MEASUREMENTS: Antibiotic prescriptions for physician-diagnosed AURIs. A multivariable logistic regression model with generalized estimating equations was used to examine whether prescribing rates varied by physician characteristics, accounting for clustering of patients among physicians and adjusting for patient-level covariates. RESULTS: The cohort included 8990 primary care physicians and 185 014 patients who presented with a nonbacterial AURI, including the common cold (53.4%), acute bronchitis (31.3%), acute sinusitis (13.6%), or acute laryngitis (1.6%). Forty-six percent of patients received an antibiotic prescription; most prescriptions were for broad-spectrum agents (69.9% [95% CI, 69.6% to 70.2%]). Patients were more likely to receive prescriptions from mid- and late-career physicians than early-career physicians (rate difference, 5.1 percentage points [CI, 3.9 to 6.4 percentage points] and 4.6 percentage points [CI, 3.3 to 5.8 percentage points], respectively), from physicians trained outside of Canada or the United States (3.6 percentage points [CI, 2.5 to 4.6 percentage points]), and from physicians who saw 25 to 44 patients per day or 45 or more patients per day than those who saw fewer than 25 patients per day (3.1 percentage points [CI, 2.1 to 4.0 percentage points] and 4.1 percentage points [CI, 2.7 to 5.5 percentage points], respectively). LIMITATION: Physician rationale for prescribing was unknown. CONCLUSION: In this low-risk elderly cohort, 46% of patients with a nonbacterial AURI were prescribed antibiotics. Patients were more likely to receive prescriptions from mid- or late-career physicians with high patient volumes and from physicians who were trained outside of Canada or the United States. PRIMARY FUNDING SOURCE: Ontario Ministry of Health and Long-term Care, Academic Medical Organization of Southwestern Ontario, Schulich School of Medicine and Dentistry, Western University, and Lawson Health Research Institute.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».