Understanding the Impact of COVID-10 on Antibiotic User in Canada through the use of Electronic Medical Records
Notice bibliographique
Résumé
Context: The COVID-19 pandemic is expected to have a dramatic change in the diagnosis and subsequent antibiotic treatment of respiratory symptoms. Objective: Compare healthcare utilization (interactions, prescriptions) between COVID-19 positive patients and patients with a) Influenza (Flu); b) Respiratory Tract Infection (RTI); and c) COVID-19 negative. Study Design and Analysis: A matched-pair cohort study design was used. Three cohorts were created by matching exposed patients (COVID-19 positive) with three groups of unexposed patients (those with Flu, RTI and COVID-19 negative). Each exposed patient was matched on age, sex, province, and month of visit. Logistic regression modeling was conducted. Dataset: Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network electronic medical record data from sites in British Columbia, Alberta, Manitoba, Ontario, Quebec, Nova Scotia and Newfoundland. Population Studied: Patients that met the case definition criteria for: COVID-19 (April and December 2020), Flu (October 2017 and December 2020), RTI (April and December 2020) or COVID-19 negative (April and December 2020). Outcome measures: Five outcomes were evaluated at four follow-up intervals (30-, 60-, 90- and 180-days of index event): i) antibiotic prescription; ii) non-antibiotic prescriptions; iii) all cause visits; iv) follow-up visits; and v) visits with a bacterial diagnosis. Results: There were a total of 3,073 COVID-19 patients identified in the CPCSSN database during the study period (April to December 2020) that were matched to patients in the three unexposed groups. The three cohorts were more female (58%), and had younger and middle-aged adults (29.4% and 38.9%, respectively) than children and older adults. Most patients lived in Alberta, Ontario, or British Columbia. There were significantly more urban patients with COVID-19 than with Flu, RTI or non-COVID. Patients with COVID-19 were significantly less likely to receive an antibiotic prescription than patients with flu (OR=0.20, 95% CI (0.14, 0.29)), RTI (OR=0.08, 95% CI (0.06, 0.12)) or patients without COVID-19 (OR=0.64, 95% CI (0.44, 0.94)). Patients with COVID-19 were significantly more likely to have at least one one visit within 30 days of their index event, compared to patients with RTI (OR=2.23, 95% CI (1.98, 2.51)) or patients without COVID-19 (OR=3.87, 95% CI (3.39, 4.41)). Conclusions: Primary care data are a valuable resource to further understand the epidemiology of COVID-19.
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 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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».