Antibiotic use in children and youths with asthma: a population-based case-control study
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Antibiotics are among the most common medications dispensed to children and youths. The objective of this study was to characterise and compare antibiotic use patterns between children and youths with and without asthma. METHODS: We conducted a population-based nested case-control study using health administrative data from Ontario, Canada, in 2018. All Ontario residents aged 5-24 years with asthma were included as cases. Cases were matched to controls with a 1:1 ratio based on age (within 0.5 year), sex and location of residence. Multivariable conditional logistic regression was used to obtain an odds ratio and 95% confidence interval for having filled at least one antibiotic prescription, adjusted for socioeconomic status, rurality, and presence of common infections, allergic conditions and complex chronic conditions. RESULTS: The study population included 1 174 424 Ontario children and youths aged 5-24 years. 31% of individuals with asthma and 23% of individuals without asthma filled at least one antibiotic prescription. The odds of having filled at least one antibiotic prescription were 34% higher among individuals with asthma compared to those without asthma (OR 1.34, 95% CI 1.32-1.35). In the stratified analysis, the odds ratios were highest in the youngest group of children studied, aged 5-9 years (OR 1.45, 95% CI 1.41-1.48), and in females (OR 1.36, 95% CI 1.34-1.38). CONCLUSION: Asthma is significantly associated with increased antibiotic use in children and youths. This association is the strongest in younger children and in females.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».