Guideline recommendations and antimicrobial resistance: the need for a change
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Antimicrobial resistance has become a global burden for which inappropriate antimicrobial use is an important contributing factor. Any decisions on the selection of antibiotics use should consider their effects on antimicrobial resistance. The objective of this study was to assess the extent to which antibiotic prescribing guidelines have considered resistance patterns when making recommendations for five highly prevalent infectious syndromes. DESIGN: We used Medline searches complemented with extensive use of Web engine to identify guidelines on empirical treatment of community-acquired pneumonia, urinary tract infections, acute otitis media, rhinosinusitis and pharyngitis. We collected data on microbiology and resistance patterns and identified discrete pattern categories. We assessed the extent to which recommendations considered resistance, in addition to efficacy and safety, when recommending antibiotics. RESULTS: We identified 135 guidelines, which reported a total of 251 recommendations. Most (103/135, 79%) were from developed countries. Community-acquired pneumonia was the syndrome mostly represented (51, 39%). In only 16 (6.4%) recommendations, selection of empirical antibiotic was discussed in relation to resistance and specific microbiological data. In a further 69 (27.5%) recommendations, references were made in relation to resistance, but the attempt was inconsistent. Across syndromes, 12 patterns of resistance with implications on recommendations were observed. 50% to 75% of recommendations did not attempt to set recommendation in the context of these patterns. CONCLUSION: There is consistent evidence that guidelines on empirical antibiotic use did not routinely consider resistance in their recommendations. Decision-makers should analyse and report the extent of local resistance patterns to allow better decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».