Examining Antibiotic Prescribing and Urine Culture Testing for Urinary Tract Infections (UTIs) in a Primary Care Spinal Cord Injury (SCI) cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Study Design: A retrospective cohort study Objectives: To describe antibiotic prescribing and urine culture testing patterns for urinary tract infections (UTIs) in a primary care Spinal Cord Injury (SCI) cohort.Setting: A primary care electronic medical records (EMR) database in Ontario.Methods: Using linked EMR health administrative databases to identify urine culture and antibiotic prescriptions ordered in primary care for 432 individuals with SCI from January 1 ,2013 to December 31, 2015. Descriptive statistics were conducted to describe the SCI cohort, and physicians. Regression analyses were conducted to determine patient and physician factors associated with conducting a urine culture and class of antibiotic prescription. Results: The average annual number of antibiotic prescriptions for UTI for the SCI cohort during study period was 1.9. Urine cultures were conducted for 58.1% of antibiotic prescriptions. Fluroquinolones and nitrofurantoin were the most frequently prescribed antibiotics. Male physicians and international medical graduates were more likely to prescribe fluroquinolones than nitrofurantoin for UTIs. Early-career physicians were more likely to order a urine culture when prescribing an antibiotic. No patient characteristics were associated with obtaining a urine culture or antibiotic class prescription.Conclusion: Nearly 60% of antibiotic prescriptions for UTIs in the SCI population were associated with a urine culture. Only physician characteristics, not patient characteristics, were associated with whether or not a urine culture was conducted, and the class of antibiotic prescribed. Future research should aim to further understand physician factors with antibiotic prescribing and urine culture testing for UTIs in the SCI population.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».