Defining appropriate antibiotic prescribing in primary care: A modified Delphi panel approach
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial overuse contributes to antimicrobial resistance. In the ambulatory setting, where more than 90% of antibiotics are dispensed, there are no Canadian benchmarks for appropriate use. This study aims to define the expected appropriate outpatient antibiotic prescribing rates for three age groups (<2, 2-18, >18 years) using a modified Delphi method. Methods: We developed an online questionnaire to solicit from a multidisciplinary panel (community-academic family physicians, adult-paediatric infectious disease physicians, and antimicrobial stewardship pharmacists) what percentage of 23 common clinical conditions would appropriately be treated with systemic antibiotics followed with in-person meetings to achieve 100% consensus. Results: The panelists reached consensus for one condition online and 22 conditions face-to-face, which took an average of 2.6 rounds of discussion per condition (range, min-max 1-5). The consensus for appropriate systemic antibiotic prescribing rates were, for pneumonia, pyelonephritis, non-purulent skin and soft tissue infections (SSTI), other bacterial infections, and reproductive tract infections, 100%; urinary tract infections, 95%-100%; prostatitis, 95%; epididymo-orchitis, 85%-88%; chronic obstructive pulmonary disease, 50%; purulent SSTI, 35%-50%; otitis media, 30%-40%; pharyngitis, 18%-40%; acute sinusitis, 18%-20%; chronic sinusitis, 14%; bronchitis, 5%-8%; gastroenteritis, 4%-5%; dental infections, 4%; eye infections, 1%; otitis externa, 0%-1%; and asthma, common cold, influenza, and other non-bacterial infections (0%). (Note that some differed by age group.). Conclusions: This study resulted in expert consensus for defined levels of appropriate antibiotic prescribing across a broad set of outpatient conditions. These results can be applied to community antimicrobial stewardship initiatives to investigate the level of inappropriate use and set targets to optimize antibiotic use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».