The Association Between High and Unnecessary Antibiotic Prescribing: A Cohort Study Using Family Physician Electronic Medical Records
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 25% of outpatient antibiotic prescriptions are unnecessary among family physicians in Canada. Minimizing unnecessary antibiotics is key for community antibiotic stewardship. However, unnecessary antibiotic prescribing is much harder to measure than total antibiotic prescribing. We investigated the association between total and unnecessary antibiotic use by family physicians and evaluated inter-physician variability in unnecessary antibiotic prescribing. METHODS: This was a cohort study based on electronic medical records of family physicians in Ontario, Canada, between April 2011 and March 2016. We used predefined expected antibiotic prescribing rates for 23 common primary care conditions to calculate unnecessary antibiotic prescribing rates. We used multilevel Poisson regression models to evaluate the association between total antibiotic volume (number of antibiotic prescriptions per patient visit), adjusted for multiple practice- and physician-level covariates, and unnecessary antibiotic prescribing. RESULTS: There were 499 570 physician-patient encounters resulting in 152 853 antibiotic prescriptions from 341 physicians. Substantial inter-physician variability was observed. In the fully adjusted model, we observed a significant association between total antibiotic volume and unnecessary prescribing rate (adjusted rate ratio 2.11 per 10% increase in total use; 95% CI 2.05-2.17), and none of the practice- and physician-level variables were associated with unnecessary prescribing rate. CONCLUSIONS: We demonstrated substantial inter-physician variability in unnecessary antibiotic prescribing in this cohort of family physicians. Total antibiotic use was strongly correlated with unnecessary antibiotic prescribing. Total antibiotic volume is a reasonable surrogate for unnecessary antibiotic use. These results can inform community antimicrobial stewardship efforts.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».