Hot Off the Press: Please Stop, Prescribing – Antibiotics for Viral Acute Respiratory Infections
Notice bibliographique
Résumé
I nappropriate antibiotic use exposes patients to opportunistic infections, accelerates the development of antibiotic resistant bacteria, and leads to adverse drug events.1 Acute respiratory infections (ARIs) are a major cause of unnecessary antibiotic use.Emergency departments (EDs) in the United States write 10 million antibiotic prescriptions each year, approximately half of which are inappropriate.2-4 Given these risks, strategies to reduce inappropriate antibiotic use in the ED and urgent care center (UCC) are needed.Despite recognizing the need for antibiotic stewardship by EDs and emergency providers, this has not led to practice change.5,6 Providers in the ED and UCC setting are faced with numerous challenges that may limit change, including frequent interruptions, boarding and overcrowding, frequent patient handoffs, and the need to see high volumes of patients.7-9 There is evidence both in the medical literature and in economic theory to support using a package of feedback, nudges, and peer comparisons to improve prescribing outcomes.This has been shown to reduce unnecessary antibiotic prescribing in primary care, and in one study of peer comparisons in outpatient clinics and doctor's offices, these improvements were sustained for at least 12 months after the interventions were completed.10-12
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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 | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,225 | 0,078 |
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 ».