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Enregistrement W4223440736 · doi:10.14745/ccdr.v48i04a06f

Prescription d’antibiotiques pour les infections des voies respiratoires dans un réseau national de soins primaires en 2019

2022· article· fr· W4223440736 sur OpenAlexaffvenueabout
Sabrina T. Wong, Shan Rajapakshe, David Barber, Andrea M. Patey, Wendy Levinson, Rachael Morkem, Gillian Hurwitz, Kimberly Wintermute, Jerome A. Leis

Notice bibliographique

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueOtolaryngology and Infectious Diseases
Établissements canadiensSunnybrook HospitalNorth York General HospitalUniversity of TorontoOttawa HospitalQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contexte : L’infection des voies respiratoires est la principale raison de l’utilisation évitable d’antimicrobiens dans le cadre des soins primaires. Pourtant, la rétroaction des prestataires sur cette utilisation n’est disponible que dans certaines provinces. L’objectif de cette étude était de valider les définitions de cas pour les infections des voies respiratoires dans l’ensemble du Réseau canadien de surveillance sentinelle en soins primaires (RCSSSP) et de déterminer la variabilité de base des prestataires dans la prescription d’antimicrobiens en 2019. Méthodes : Les définitions de cas d’infections des voies respiratoires ont été élaborées à partir des données démographiques, du codage des diagnostics et des mots-clés du dossier médical électronique. Une extraction manuelle des dossiers a été effectuée pour déterminer les cas d’otite moyenne aiguë. Les définitions des infections des voies respiratoires restantes ont été validées à l’aide d’un échantillon aléatoire de 5 164 patients ayant eu des rencontres en 2019. La proportion de patients présentant une infection des voies respiratoires traitée par antibiotiques a été déterminée par prestataire, par patient, par épisode et par rencontre de patients. Résultats : La valeur prédictive négative, la valeur prédictive positive et la prévalence étaient les suivantes : 1,00 % (0,99–1,00), 0,99 % (0,96–0,99) et 4,14 % (4,10–4,19) pour le rhume; 1,00 % (0,99–1,00), 0,94 % (0,88–0,98) et 1,09 % (1,07–1,12) pour l’otite moyenne aiguë; 0.98 % (0,96–1,00), 0,93 % (0,87–0,97) et 1,2 % (1,18–1,22) pour la pharyngite aiguë; 0,99 % (0,99–1,00), 0,88 % (0,81–0,93) et 1,99 % (1,96–2,02) pour la sinusite; 0,99 % (0,97–0,99), 0,95 % (0,89–0,98) et 4,01 % (3,97–4,05) pour la bronchite aiguë/l’asthme. Par prestataire, la proportion médiane (écart interquartile [ÉI]) de patients traités par antibiotiques (par patient) était de 6,72 (14,92) pour le rhume, 64,29 (40,00) pour l’otite moyenne aiguë, 20,00 (38,89) pour la pharyngite, 54,17 (38,09) pour la sinusite, 8,33 (20,00) pour la bronchite aiguë /l’asthme et 21,10 (20,56) pour l’ensemble des infections des voies respiratoires. Conclusion : Le RCSSSP peut assurer une surveillance nationale des pratiques de prescription d’antimicrobiens pour les infections des voies respiratoires dans le cadre des soins primaires. La variabilité de base souligne la nécessité d’une rétroaction des prestataires et d’une amélioration de la qualité.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,897
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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
Publié2022
Routes d'admission3
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