Concordance between high antibiotic prescribing and high opioid prescribing among primary care physicians: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antimicrobial resistance and opioid misuse both present major public health challenges, and identifying high prescribers of both of these agents can help provide a common target for intervention. We sought to determine the association between being a high prescriber of antibiotics and being a high prescriber of opioids in the primary care setting. METHODS: We performed a cross-sectional study of the antibiotic- and opioid-prescribing habits of primary care physicians in Ontario, Canada between Mar. 1, 2017, and Feb. 28, 2018, using administrative databases. We defined high prescribers as the top quartile of antibiotic or opioid prescribers using 3 antibiotic-prescribing metrics (prescriptions per patient visit, proportion of prescriptions that were broad spectrum and proportion of prescriptions > 8 d) and 3 opioid-prescribing metrics (prescriptions per patients seen, proportion of prescriptions > 90 mg of morphine equivalents and proportion of prescriptions > 28 d). We tabulated agreement between prescribing metrics using the κ statistic. RESULTS: We included 9994 physicians. We observed minimal overlap between high antibiotic initiation and high opioid initiation (618 physicians [6.2%]) (κ = 0.00, 95% confidence interval -0.02 to 0.02). There was slight agreement between the antibiotic-prescribing indices and between the opioid-prescribing indices (within-class, range of κ 0.05 to 0.18). There was slight disagreement to slight agreement across antibiotic- and opioid-prescribing metrics (between-class, range of κ -0.09 to 0.16). INTERPRETATION: Among primary care physicians, there was a lack of association between high antibiotic prescribing and high opioid prescribing. Our findings suggest that separate tailored approaches to antibiotic and opioid stewardship strategies are needed.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».