Antibiotic use for acute respiratory infections among under-5 children in Bangladesh: a population-based survey
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Despite acute respiratory infections (ARIs) being the single largest reason for antibiotic use in under-5 children in Bangladesh, the prevalence of antibiotic use in the community for an ARI episode and factors associated with antibiotic use in this age group are unknown. METHODS: We analysed nationally representative, population-based, household survey data from the Bangladesh Demographic and Health Survey 2014 to determine the prevalence of antibiotic use in the community for ARI in under-5 children. Using a causal graph and multivariable logistical regression, we then identified and determined the sociodemographic and antibiotic source factors significantly associated with the use of antibiotics for an episode of ARI. RESULTS: We analysed data for 2 144 children aged <5 years with symptoms of ARI from 17 300 households. In our sample, 829 children (39%) received antibiotics for their ARI episode (95% CI 35.4% to 42.0%). Under-5 children from rural households were 60% (adjusted OR (aOR): 1.6; 95% CI 1.2 to 2.1) more likely to receive antibiotics compared with those from urban households, largely driven by prescriptions from unqualified or traditional practitioners. Private health facilities were 50% (aOR: 0.5; 95% CI 0.3 to 0.7) less likely to be sources of antibiotics compared with public health facilities and non-governmental organisations. Age of children, sex of children or household wealth had no impact on use of antibiotics. CONCLUSION: In this first nationally representative analysis of antibiotic use in under-5 children in Bangladesh, we found almost 40% of children received antibiotics for an ARI episode. The significant prevalence of antibiotic exposure in under-5 children supports the need for coordinated policy interventions and implementation of clinical practice guidelines at point of care to minimise the adverse effects attributed to antibiotic overuse.
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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 | 0,000 | 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 ».