What can we learn by examining variations in the use of urine culture in the management of acute cystitis? A retrospective cohort study with linked administrative data in British Columbia, Canada, 2005-2011
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Urinary tract infections (UTI) are common community-based bacterial infections. Empiric antibiotic recommendations are guided by local resistance rates. Previous research suggests that cultures are overused for uncomplicated cystitis, but practice patterns have not been described in detail. Variations in culturing have implications for the interpretation of antibiotic resistance rates. METHODS: We used a retrospective cohort study to analyze variations in urine culturing among physicians, controlling for patient and physician characteristics. We identified all outpatient physician visits among adults and children for cystitis in British Columbia between 2005 and 2011 using administrative data and linked these to laboratory data on urine cultures. Using hierarchical generalized linear mixed models we explored variations in urine culture submissions for cystitis (ICD code 595) and the associations with patient and physician characteristics, stratified by patient sex. RESULTS: Urine cultures were associated with 16% of visits for cystitis among females and 9% among males, and 59% of visits overall were associated with antibiotic treatment. Older patients, patients with a recent antibiotic prescription, and long term care residents were significantly less likely to have a culture associated with a cystitis visit, whether male or female. Female physicians and physicians with 16-35 years' experience were more likely to culture, while international medical graduates were less likely-particularly for female visits. Notably, there was substantial unexplained variation among physicians after controlling for physician characteristics: we found a 24-fold variation in the odds of culturing a female UTI between physicians who were otherwise similar. CONCLUSION: Individual physicians show substantial variation in their propensity to submit cultures for cystitis visits. Reducing such variation and encouraging appropriate levels of culturing would support effective antibiotic use.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».