Trends in outpatient antibiotic prescribing practice among US older adults, 2011-2015: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
Structured abstract Objective To identify temporal trends in outpatient antibiotic use and antibiotic prescribing practice among older adults. Design Observational study using United States Medicare administrative claims during 2011-2015. Trends in antibiotic use were estimated using multivariable regression adjusting for beneficiaries’ demographic and clinical covariates. Setting Medicare. Participants 4.6 million Medicare beneficiaries from a nationwide, 20% sample of fee-forservice Medicare beneficiaries ≥65 years old. Main outcome measurements Overall rates of antibiotic prescription claims, rates of appropriate and inappropriate prescribing, rates for each of the most frequently prescribed antibiotics, and rates of antibiotic claims associated with specific diagnoses. Results Antibiotic claims fell from 1362.2 to 1361.6 claims per 1,000 beneficiaries per year during 2011-2015, an overall 0.2% decrease (95% CI 0.07-0.32). Inappropriate antibiotic claims fell from 552 to 533 claims per 1,000 beneficiaries, a 4.1% decrease (CI 3.9-4.3). Individual antibiotics had heterogeneous changes in use. For example, azithromycin claims per beneficiary decreased by 18.4% (CI 18.2-18.7) while levofloxacin claims increased by 28.1% (CI 27.5-28.6). Azithromycin use associated with each of the potentially appropriate and inappropriate respiratory diagnoses we considered decreased, while levofloxacin use associated with each of those diagnoses increased. Conclusion Among US Medicare beneficiaries, overall antibiotic use and inappropriate use declined modestly, but individual drugs experienced divergent changes in use. Trends in drug use across indications were stronger than trends in use for individual indications, suggesting that guidelines and concerns about antibiotic resistance were not major drivers of change in antibiotic use.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».