140. Variations in Rates of Antimicrobial Use in Primary Care, in Relation to the Presence of Chronic Diseases, Québec, Canada, 2014-2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic diseases may increase one’s risk of infection and ensuing complications, which in turn may lower clinicians’ tolerance threshold for antimicrobial prescription, while potential drug interactions may limit therapeutic options. Objective of the study was to measure the impact of chronic diseases on the rates of antimicrobial use in the Province of Québec. Methods Individuals covered by the public drug insurance plan between April 2014 and March 2017 were included in our cohort to describe rates of antimicrobial dispensing per 1,000 person-years, per age group (0-17 years old, 18-64 years old and 65 years old or over) and category of chronic disease (respiratory, cardiovascular, diabetes, mental disorder, none of these). For 2014-2017, ratios of extended-to-narrow spectrum antimicrobials were computed and multivariate Poisson regression was used to measure the impact of categories of chronic diseases on rates of total antimicrobial dispensing (in prescriptions and defined daily doses). Results A total of 1 259 833 children-years, 5 281 026 person-years between 18 and 64 years and 3 841 359 person-years 65 years or older were included in the study. Ratios of extended-to-narrow spectrum antimicrobials varied from 3.1 (adults 18-64 years old with no chronic disease) to 14.6 (children with no chronic disease); ratios for individuals with chronic diseases were lower in children but higher in adults. Adults with chronic respiratory diseases were twice more exposed to antimicrobials (increase of 109%) than those with none of the studied diseases (62% increase in children). In adults, antimicrobial use was also 48% higher in presence of a mental disorder (22% in children), 40% higher with diabetes (102% in children) and 31% higher with a cardiovascular disease (no data in children). These differences were all statistically significant (α = 0,05). Conclusion In Québec, antimicrobial dispensation was more frequent for individuals with at least one chronic disease. This raises the question of how much antimicrobial use can be reduced or improved to limit the selection of resistant bacteria. Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».