Community Antibiotic Use at the Population Level During the SARS-CoV-2 Pandemic in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The objective of this study was to examine the aggregate rates of antibiotic use at the population level and compare these rates over time against historical averages to identify the effect of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) and the resulting control measures on community prescribing. Methods We collected antibiotic prescriptions and physician office visits from January 1, 2016, to July 21, 2020. We calculated monthly prescription rates stratified by sex, age group, profession, diagnosis type, and antibiotic class. We looked at monthly prescription rate as a moving average over time. Using the interrupted time series analysis method, we estimated the changes in prescription rates after March 2020. Results The moving average of overall monthly prescription rates during January–June 2020 was below the minimum of the historical years’ moving averages (2016–2019). We observed a >30% reduction in overall monthly prescription rates in April, May, and July of 2020 compared with the same months of 2019. We observed that overall monthly prescription rates experienced a significant level change of –12.79 (P < .001) during the coronavirus disease 2019 pandemic after March 2020, with the greatest level change being –18.02 among children 1–4 years of age (P < .001). We estimated an average –5.94 (P < .001) change in respiratory tract infection (RTI)–associated monthly prescription rates after March 2020. Overall prescription rates comparing January–July 2019 and their 2020 counterparts showed a decrease in monthly prescribing ranging from –1 to –5 for amoxicillin, amoxicillin and enzyme inhibitors, azithromycin, clarithromycin, and sulfamethoxazole. Conclusions In British Columbia, Canada, overall and RTI-specific monthly antibiotic prescription rates declined significantly during April–July 2020 compared with the same months in prepandemic years.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».