Identifying Virtual and In-Person Antibiotic Prescribing Behaviors Before and During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Context: The majority of antibiotic use in healthcare (90% by volume) occurs in the primary care setting, where, on average, 25% of antibiotic prescriptions are avoidable. Virtual care may lead to a reduction in the number of inappropriate antibiotic prescriptions. Objective: To identify how antibiotic prescribing behavior changed over time during the COVID-19 pandemic in virtual versus in-person primary care visits. Study Design and Analysis: Cross sectional cohort. We examined the proportion of visits that were virtual. For visits where an antibiotic was received, sorted by the following antibiotic indication groups: respiratory tract infections (RTI), skin/soft tissue (SSI), urinary tract infections (UTI) and other infections. Dataset: Canadian Primary Care Sentinel Surveillance Network electronic medical record data from sites across Canada in British Columbia, Alberta, Manitoba, Ontario, Quebec, Nova Scotia and Newfoundland. Population Studied: The cohort was defined as any patient with a healthcare encounter between January 2019 and December 2020. Outcome measure: Percent change in visits in 2020 compared to 2019, for all encounters, and for encounters with an antibiotic prescription, sorted by visit type (virtual versus in-person), and stratified by sex, age group and rurality. Results: There were 901,649 patients with a visit during the 2019 study period, and 839,839 patients with a visit during the 2020 study period. Evaluating visits for these patients, we found that the there was a significant reduction in visits associated with an antibiotic in all indication groups: relative reduction of -38% for RTI, -3.9% for SSI, -2.6% for UTI, and -15.8% for other infections. Looking more closely at the type of visit reveals that in 2019, 2.5% of visits were virtual, compared to 33% in 2020. While the increase in virtual visits was consistent by sex, we found that there were significantly less virtual visits in children (0-18 years), compared to other age groups: 25.33% of all visits were virtual for 0-18 years, compared to 33.58% in 19-39 years, 34.27% in 40-64 years, and 32.75% in 65+ years. In addition, we found urban patients had more virtual visits in 2020 than rural locations (33.34% versus 29.88%, respectively). Conclusions: Virtual visits across Canada in primary care increased tremendously during the COVID-19 pandemic. There was a corresponding reduction in visits where an antibiotic was prescribed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».