Antibiotic prescribing for respiratory tract infection across a national primary care network in 2019
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».