Regional variability in outpatient antibiotic use in Ontario, Canada: a retrospective cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Regional variability in antibiotic use is associated with both antibiotic overuse and antimicrobial resistance. Our objectives were to benchmark outpatient antibiotic use and to evaluate geographic variability among health regions in the province of Ontario, Canada. METHODS: This was a cross-sectional study of antibiotics dispensed from outpatient retail pharmacies in Ontario between March 2016 and February 2017. We analyzed variability in the number of antibiotic prescriptions dispensed per 1000 population among Ontario's 14 health regions with crude and adjusted Poisson regression models. Adjusted models controlled for rurality, 4 physician characteristics and 6 population characteristics. RESULTS: There were 8 352 578 antibiotics dispensed during the 1-year study period or 621 per 1000 population. The most commonly prescribed antibiotic classes were narrow-spectrum penicillins, macrolides, first-generation cephalosporins and second-generation fluoroquinolones, with adult women receiving the highest rate of prescriptions: 985 antibiotic prescriptions per 1000 population. There was geographic variability in total and class-specific antibiotic use. In the health region with the highest use 778 antibiotics were dispensed per 1000 population whereas in the health region with the lowest use 534 antibiotics were dispensed per 1000 population. The adjusted marginal standardized antibiotic prescription rates for the health regions with the highest and lowest use were 787 (95% confidence interval [CI] 658-934) and 546 (95% CI 494-606) antibiotic prescriptions per 1000 population, respectively. INTERPRETATION: We described baseline antibiotic usage in Ontario over a 12-month period, noting variability among some health regions. Our findings highlight the need for interventions to optimize antibiotic use and slow the emergence of antimicrobial resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».