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Enregistrement W4200469777 · doi:10.1093/ofid/ofab466.355

153. Utilization of Post-Exposure Prophylaxis to Prevent Lyme Disease in a Large US Healthcare Database

2021· article· en· W4200469777 sur OpenAlexaff
Grace E. Marx, Candace C. Fuller, Nicole Haug, Dave Martin, Catherine Corey, Alyssa Beck, Amy Schwartz, Alison F. Hinckley

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLyme diseaseMedicaidIncidence (geometry)PediatricsEmergency medicineHealth careImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In the United States, at least 50,000 emergency department visits for tick bite and an estimated 476,000 Lyme disease diagnoses occur annually, with incidence of both high among children. The majority of these healthcare visits occur in the northeastern and midwestern states having high Lyme disease incidence and during the summer and fall months, corresponding to peak opportunities for exposure to blacklegged ticks. Post-exposure prophylaxis (PEP) with a single dose of doxycycline can effectively prevent Lyme disease after a tick bite that is high risk for transmission of Lyme disease. We describe characteristics of patients with dispensings of single-dose doxycycline in a large US-based system that includes patients enrolled in private and public health insurance plans. Methods Single-dose doxycycline (≤200 mg) dispensings during January 2009 – February 2020 were identified for patients enrolled in seven Data Partners that contributed electronic healthcare data to the Food and Drug Administration Sentinel Distributed Database, including large national insurers, an integrated delivery care network, a state Medicaid, and the 100% Medicare fee-for-service plan. We examined patient and PEP dispensing characteristics by patient age, state of residence, and month of dispensing. Results We identified 408,897 patients with PEP (n=474,414 total dispensings) with a mean age of 60 years at first dispensing. Overall, there were 21 patients per 10,000 eligible members with PEP dispensings. Dispensings were less common in children (< 1 and 4 patients per 10,000 eligible members aged < 8 and 8-18 years, respectively). Most dispensings (72%) occurred in states with high incidence of Lyme disease. Seasonality of dispensings was bimodal, with most occurring during April – July and October – November (71 – 83%, by year). Conclusion Lyme disease PEP was relatively common and mirrored geographic and seasonal trends observed for ED visits for tick bites and Lyme disease diagnoses. However, we observed more PEP among older adults, and few dispensings among children. Despite healthcare visits for tick bites and Lyme disease occurring disproportionately among pediatric age groups, PEP appears to be underutilized in children. Disclosures All Authors: No reported disclosures

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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