Measuring the impacts of the <i>Using Antibiotics Wisely</i> campaign on Canadian community utilization of oral antibiotics for respiratory tract infections: a time-series analysis from 2015 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On 1 November 2018, Choosing Wisely Canada launched their Using Antibiotics Wisely primary care campaign, which aimed to reduce unnecessary antibiotic prescriptions for respiratory tract infections (RTIs) through educational tools for patients and providers. OBJECTIVES: We explored the impact of this campaign on antibiotic utilization in Canada. METHODS: We conducted a population-based study in Canada between January 2015 and December 2019. We used interventional autoregressive integrated moving average models to study the impact of the Using Antibiotics Wisely campaign on the prescribing rate (prescriptions per 1000 population) of RTI-indicated antibiotics. We analysed prescription rates overall and stratified by age group, drug class and province, in each month over the study period. RESULTS: There was a 1.5% reduction in the annual prescribing rate of RTI-indicated antibiotics over the study period, which was generally consistent across age groups and provinces. Following the 2018 Using Antibiotics Wisely clinician toolkit release, we observed no significant change in RTI-indicated antibiotic prescribing rates nationally (P = 0.13). This was consistent by age group (children, P = 0.91; adults, P = 0.58; and older adults, P = 0.67) and drug class (narrow-spectrum penicillins, P = 0.88; macrolides, P = 0.85; broad-spectrum penicillins, P = 0.60; cephalosporins, P = 0.45; tetracyclines, P = 0.55; and fluoroquinolones, P = 0.98). In our secondary analysis of prescription rates in provinces that self-identified as prioritizing Using Antibiotics Wisely, we observed no significant change following the launch of the campaign. CONCLUSIONS: The introduction of the Using Antibiotics Wisely campaign in Canada has not caused a significant change in short-term antibiotic prescribing patterns. Community antibiotic stewardship campaigns that include components beyond education may be more impactful.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».