A Descriptive Analysis of Outpatient Antimicrobial Use for Urinary Tract Infections in Virginia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Data regarding outpatient antibiotic prescribing for urinary tract infections (UTIs) are limited, and they have never been formally summarized in Virginia. Objective: We describe outpatient antibiotic prescribing trends for UTIs based on gender, age, geographic region, insurance payer and International Classification of Disease, Tenth Revision (ICD-10) codes in Virginia. Methods: We used the Virginia All-Payer Claims Database (APCD), administered by Virginia Health Information (VHI), which holds data for Medicare, Medicaid, and private insurance. The study cohort included Virginia residents who had a primary diagnosis of UTI, had an antibiotic claim 0–3 days after the date of the diagnosis and who were seen in an outpatient facility in Virginia between January 1, 2016, and December 31, 2016. A diagnosis of UTI was categorized as cystitis, urethritis or pyelonephritis and was defined using the following ICD-10 codes: N30.0, N30.00, N30.01, N30.9, N30.90, N30.91, N39.0, N34.1, N34.2, and N10. The following antibiotics were prescribed: aminoglycosides, sulfamethoxazole/trimethoprim (TMP-SMX), cephalosporins, fluoroquinolones, macrolides, penicillins, tetracyclines, or nitrofurantoin. Patients were categorized based on gender, age, location, insurance payer and UTI type. We used χ2 and Cochran-Mantel-Haenszel testing. Analyses were performed in SAS version 9.4 software (SAS Institute, Cary, NC). Results: In total, 15,580 patients were included in this study. Prescriptions for antibiotics by drug class differed significantly by gender (P < .0001), age (P < .0001), geographic region (P < .0001), insurance payer (P < .0001), and UTI type (P < .0001). Cephalosporins were prescribed more often to women (32.48%, 4,173 of 12,846) than to men (26.26%, 718 of 2,734), and fluoroquinolones were prescribed more often to men (53.88%, 1,473 of 2,734) than to women (47.91%, 6,155 of 12,846). Although cephalosporins were prescribed most frequently (42.58%, 557 of 1,308) in northern Virginia, fluoroquinolones were prescribed the most in eastern Virginia (50.76%, 1677 of 3,304). Patients with commercial health insurance, Medicaid, and Medicare were prescribed fluoroquinolones (39.31%, 1,149 of 2,923), cephalosporins (56.33%, 1,326 of 2,354), and fluoroquinolones (57.36%, 5,910 of 10,303) most frequently, respectively. Conclusions: Antibiotic prescribing trends for UTIs varied by gender, age, geographic region, payer status and UTI type in the state of Virginia. These data will inform future statewide antimicrobial stewardship efforts. Funding: None Disclosures: Michelle Doll reports a research grant from Molnlycke Healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».