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Enregistrement W4223484243 · doi:10.14745/ccdr.v48i04a06

Antibiotic prescribing for respiratory tract infection across a national primary care network in 2019

2022· article· en· W4223484243 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sabrina T. Wong, Shan Rajapakshe, David Barber, Andrea M. Patey, Wendy Levinson, Rachael Morkem, Gillian Hurwitz, Kimberly Wintermute, Jerome A. Leis

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreNorth York General HospitalOttawa HospitalQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineInterquartile rangeRespiratory tract infectionsBronchitisInternal medicinePrimary careOtitisAsthmaPediatricsEmergency medicineFamily medicineRespiratory systemSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Respiratory tract infection (RTI) is the leading reason for avoidable antimicrobial use in primary care, yet provider-level feedback on its use is only available in some provinces. The aim of this study was to validate case definitions for RTI across the Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network (CPCSSN) and determine baseline provider-level variability in antimicrobial prescribing in 2019. Methods: The RTI case definitions were developed using demographic, diagnostic coding and keywords in electronic medical record. Manual chart abstraction was performed to identify cases of acute otitis media. Remaining RTI definitions were validated using a random sample of 5,164 patients with encounters in 2019. The proportion of patients with an RTI treated with antibiotics was determined by provider, per patient, per episode and per patient encounter. Results: Negative predictive value, positive predictive value and prevalence were as follows: 1.00 (0.99-1.00), 0.99 (0.96-0.99) and 4.14% (4.10-4.19) for common cold; 1.00 (0.99-1.00), 0.94 (0.88-0.98) and 1.09% (1.07-1.12) for acute otitis media; 0.98 (0.96-1.00), 0.93 (0.87-0.97) and 1.2% (1.18-1.22) for acute pharyngitis; 0.99 (0.99-1.00), 0.88 (0.81-0.93) and 1.99% (1.96-2.02) for sinusitis; 0.99 (0.97-0.99), 0.95 (0.89-0.98) and 4.01% (3.97-4.05) for acute bronchitis/asthma. By provider, median (interquartile range [IQR]) proportion treated with antibiotics (per patient) was 6.72 (14.92) for common cold, 64.29 (40.00) for acute otitis media, 20.00 (38.89) for pharyngitis, 54.17 (38.09) for sinusitis, 8.33 (20.00) for acute bronchitis/asthma and 21.10 (20.56) for overall RTI. Conclusion: The CPCSSN can provide national surveillance of antimicrobial prescribing practices for RTI across primary care. Baseline variability underscores the need for provider feedback and quality improvement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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