Interprovincial variation in antibiotic use in Canada, 2019: a retrospective cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Geographic trends in antibiotic prescribing show regional variation in antibiotic overuse and antimicrobial resistance, posing a threat to global health care systems. This study's objective was to examine interprovincial variation in outpatient antibiotic dispensing in Canada in 2019. METHODS: We conducted a cross-sectional study of antibiotic prescriptions dispensed in Canadian provinces in 2019, leveraging the IQVIA Geographic Prescription Monitor database. We report annual rates of overall antibiotic dispensing, broad-spectrum antibiotic dispensing and age-specific antibiotic dispensing as prescriptions per 1000 population in each province and nationally. RESULTS: A total of 23 406 640 antibiotic prescriptions were dispensed nationally in 2019, at a rate of 627.3 prescriptions per 1000 population. Overall antibiotic dispensing rates in Newfoundland and Labrador (920.5 prescriptions per 1000 population) and Saskatchewan (713.7 prescriptions per 1000 population) significantly exceeded the national rate, whereas the rate in British Columbia (543.3 prescriptions per 1000 population) was significantly below the national rate. We observed additional variation when provincial rates of antibiotic dispensing were stratified by drug class and age group. INTERPRETATION: We identified interprovincial variation in antibiotic use in Canadian provinces in 2019. These findings highlight the need for provincial targets for antibiotic use to reduce overuse and antimicrobial resistance.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».