A multicenter study of antimicrobial prescriptions for cats diagnosed with bacterial urinary tract disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate initial antimicrobial therapy in cats diagnosed with upper or lower bacterial urinary tract infections at veterinary practices in the USA and Canada. METHODS: Electronic medical records from a veterinary practice corporation with clinics in the USA and Canada were queried between 2 January 2016 and 3 December 2018. Feline patient visits with a diagnosis field entry of urinary tract infection, cystitis and pyelonephritis, as well as variation of those names and more colloquial diagnoses such as kidney and bladder infection, and where an antimicrobial was prescribed, were retrieved. RESULTS: Prescription data for 5724 visits were identified. Sporadic cystitis was the most common diagnosis (n = 5051 [88%]), with 491 (8.6%) cats diagnosed with pyelonephritis and 182 (3.2%) with chronic or recurrent cystitis. Cefovecin was the most commonly prescribed antimicrobial for all conditions, followed by amoxicillin-clavulanic acid. Significant differences in antimicrobial drug class prescribing were noted between practice types and countries, and over the 3-year study period. For sporadic cystitis, prescription of amoxicillin-clavulanic acid increased significantly and cefovecin decreased between 2016 and 2018, and 2017 and 2018, while fluoroquinolone use increased between 2017 and 2018. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The results indicate targets for intervention and some encouraging trends. Understanding how antimicrobials are used is a key component of antimicrobial stewardship and is required to establish benchmarks, identify areas for improvement, aid in the development of interventions and evaluate the impact of interventions or other changes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».