Antibiotic use in ambulatory care for acutely ill children in high-income countries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the rate and appropriateness of antibiotic prescribing for acutely ill children in ambulatory care in high-income countries. DESIGN: On 10 February 2021, we systematically searched articles published since 2000 in MEDLINE, Embase, CENTRAL, Web Of Science and grey literature databases. We included cross-sectional and longitudinal studies, time-series analyses, randomised controlled trials and non-randomised studies of interventions with acutely ill children up to and including 12 years of age in ambulatory care settings in high-income countries. Pooled antibiotic prescribing and appropriateness rates were calculated using random-effects models. Meta-regression was performed to describe the relationship between the antibiotic prescribing rate and study-level covariates. RESULTS: We included 86 studies comprising 11 114 863 children. We found a pooled antibiotic prescribing rate of 45.4% (95% CI 38.2% to 52.8%) for all acutely ill children, and 85.6% (95% CI 73.3% to 92.9%) for acute otitis media, 37.4% (95% CI 30.9% to 44.3%) for respiratory tract infections, and 40.4% (95% CI 29.9% to 51.9%) for other diagnoses. Considerable heterogeneity can only partly be explained by differences in diagnoses. The overall pooled appropriateness rate is 68.5% (95% CI 55.8% to 78.9%, I²=99.8%; 19 studies, 119 995 participants). 38.3% of all prescribed antibiotics were aminopenicillins. CONCLUSIONS: Antibiotic prescribing rates for acutely ill children in ambulatory care in high-income countries remain high. Large differences in prescription rates between studies can only partly be explained by differences in diagnoses. Better registration and further research are needed to investigate patient-level data on diagnosis and appropriateness.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,045 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».