The Ontario Program To Improve AntiMIcrobial USE (OPTIMISE): A Descriptive Analysis of Dispensed Antibiotics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antimicrobial resistant infections are an emerging global public health crisis. Antibiotic use is the largest modifiable risk factor for antimicrobial resistance. Greater than 90% of antibiotic use in Canada occurs outside of the hospital setting; however, there is a lack of data describing the patterns of community antibiotic use. Our objective was to describe outpatient antibiotic prescriptions for all of Ontario, Canada and to examine variability in antibiotic prescribing across physicians. Methods We conducted a cross-sectional study of antibiotics dispensed from community pharmacies in Ontario, Canada, between March 1, 2016 and February 28, 2017. Ontario has a population of 13.9 million people and over 30,000 physicians. We analyzed data from the Xponent™ database by QuintilesIMS. Xponent™ is based on data from 79% of retail pharmacies in Ontario. QuintilesIMS uses a geospatial extrapolation algorithm to project antibiotic utilization on 100% of the population. This analysis describes physician antibiotic prescribing patterns stratified by patient age and sex. Results There were 6,995,416 antibiotics dispensed or 501/1,000 population. The highest prescribing rate was for patients aged 65 and older at 702 antibiotic scripts/1,000 population, children 0–17 years received 477 antibiotic scripts/1,000 population and adults 18–64 years 446 antibiotics/1,000 population. Females aged 65 years and older received the highest number of antibiotics. Narrow spectrum penicillins, macrolides, first-generation cephalosporins, and second-generation fluoroquinolones (ciprofloxacin and norfloxacin) were the most common classes of antibiotics overall; however, the urinary antibiotics including ciprofloxacin, norfloxacin, and nitrofurantoin were the most common in older females (Figure 1). There was significant prescriber variability with 25% of all antibiotics being prescribed by 2.2% of physicians. Family physicians comprised 91% of these high prescribers. Conclusion This population-based study quantified community antibiotic utilization and demonstrated marked prescriber variability. Future antibiotic stewardship interventions should target the minority of family physicians that prescribe the majority of antibiotics. Disclosures All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».