An analysis of antibiotic prescribing practices for enteric bacterial infections within FoodNet Canada sentinel sites
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Understanding the current state of antibiotic treatment guidelines and prescribing practices for bacterial enteric infections is critical to inform antibiotic stewardship initiatives. This study aims to add to the current understanding through three objectives: (i) to identify and summarize published treatment guidelines for bacterial enteric infections; (ii) to describe observed antibiotic prescribing practices for bacterial enteric infections across three sentinel sites in Canada; and (iii) to assess concordance between observed antibiotic prescribing and treatment guidelines. METHODS: An environmental scan of treatment guidelines for bacterial enteric infections was conducted and recommendations were collated. A descriptive analysis of cases of bacterial enteric illnesses captured in FoodNet Canada's sentinel site surveillance system between 2010 and 2018 was performed. Antibiotic-use data were self-reported by cases via an enhanced questionnaire. RESULTS: Ten treatment guidelines were identified in the environmental scan. There was substantial variation between guidelines for both when to prescribe antibiotics and which antibiotics were recommended. Of the 5877 cases of laboratory-confirmed bacterial enteric illness in the three sites, 49% of cases reported having received an antibiotic prescription. Of particular significance was the finding that 21% of verotoxigenic Escherichia coli cases received a prescription. Of the 17 antibiotics recommended in the guidelines, 14 were used in practice. In addition to these, 18 other antibiotics not included in any of the guidelines reviewed were also prescribed. CONCLUSIONS: Our study suggests that a substantial proportion of enteric bacterial infections in Canada are prescribed antibiotics. These findings highlight the need to standardize treatment guidelines for enteric illnesses and could be used to inform future stewardship programme development.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».