Progress towards antibiotic use targets in eight high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare antibiotic sales in eight high-income countries using the 2019 World Health Organization (WHO) Access, Watch and Reserve (AWaRe) classification and the target of 60% consumption of Access category antibiotics. METHODS: We analysed data from a commercial database of sales of systemic antibiotics in France, Germany, Italy, Japan, Spain, Switzerland, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, and United States of America over the years 2013-2018. We classified antibiotics according to the 2019 AWaRe categories: Access, Watch, Reserve and Not Recommended. We measured antibiotic sales per capita in standard units (SU) per capita and calculated Access group sales as a percentage of total antibiotic sales. FINDINGS: In 2018, per capita antibiotic sales ranged from 7.4 SU (Switzerland) to 20.0 SU (France); median sales of Access group antibiotics were 10.9 SU per capita (range: 3.5-15.0). Per capita sales declined moderately over 2013-2018. The median percentage of Access group antibiotics was 68% (range: 22-77 %); the Access group proportion increased in most countries between 2013 and 2018. Five countries exceeded the 60% target; two countries narrowly missed it (> 55% in Germany and Italy). Sales of Access antibiotics in Japan were low (22%), driven by relatively high sales of oral cephalosporins and macrolides. CONCLUSION: We have identified changes to prescribing that could allow countries to achieve the WHO target. The 60% Access group target provides a framework to inform national antibiotic policies and could be complemented by absolute measures and more ambitious values in specific settings.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».