Sales of antibiotics and hydroxychloroquine in India during the COVID-19 epidemic: An interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We assessed the impact of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) epidemic in India on the consumption of antibiotics and hydroxychloroquine (HCQ) in the private sector in 2020 compared to the expected level of use had the epidemic not occurred. METHODS AND FINDINGS: We performed interrupted time series (ITS) analyses of sales volumes reported in standard units (i.e., doses), collected at regular monthly intervals from January 2018 to December 2020 and obtained from IQVIA, India. As children are less prone to develop symptomatic severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection, we hypothesized a predominant increase in non-child-appropriate formulation (non-CAF) sales. COVID-19-attributable changes in the level and trend of monthly sales of total antibiotics, azithromycin, and HCQ were estimated, accounting for seasonality and lockdown period where appropriate. A total of 16,290 million doses of antibiotics were sold in India in 2020, which is slightly less than the amount in 2018 and 2019. However, the proportion of non-CAF antibiotics increased from 72.5% (95% CI: 71.8% to 73.1%) in 2019 to 76.8% (95% CI: 76.2% to 77.5%) in 2020. Our ITS analyses estimated that COVID-19 likely contributed to 216.4 million (95% CI: 68.0 to 364.8 million; P = 0.008) excess doses of non-CAF antibiotics and 38.0 million (95% CI: 26.4 to 49.2 million; P < 0.001) excess doses of non-CAF azithromycin (equivalent to a minimum of 6.2 million azithromycin treatment courses) between June and September 2020, i.e., until the peak of the first epidemic wave, after which a negative change in trend was identified. In March 2020, we estimated a COVID-19-attributable change in level of +11.1 million doses (95% CI: 9.2 to 13.0 million; P < 0.001) for HCQ sales, whereas a weak negative change in monthly trend was found for this drug. Study limitations include the lack of coverage of the public healthcare sector, the inability to distinguish antibiotic and HCQ sales in inpatient versus outpatient care, and the suboptimal number of pre- and post-epidemic data points, which could have prevented an accurate adjustment for seasonal trends despite the robustness of our statistical approaches. CONCLUSIONS: A significant increase in non-CAF antibiotic sales, and particularly azithromycin, occurred during the peak phase of the first COVID-19 epidemic wave in India, indicating the need for urgent antibiotic stewardship measures.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».