Overruling of Procalcitonin-Guided Antibiotics for Lower Respiratory Tract Infections in Primary Care: Ancillary Study of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lower respiratory tract infections (LRTIs) in primary care are a promising target for antibiotic stewardship. A clinical trial in Switzerland showed a large decrease in antibiotic prescriptions with procalcitonin guidance (cut-off < 0.25 µg/L) compared with usual care. However, one-third of patients with low procalcitonin at baseline received antibiotics by day 28. AIM: To explore the factors associated with the overruling of initial procalcitonin guidance. DESIGN AND SETTING: Secondary analysis of a cluster randomized trial in which patients with an LRTI were included. METHOD: Using the characteristics of patients, their disease, and general practitioners (GPs), we conducted a multivariate logistic regression, adjusted for clustering. RESULTS: Ninety-five out of 301 (32%) patients with low procalcitonin received antibiotics by day 28. Factors associated with an overruling of procalcitonin guidance were: a history of chest pain (adjusted OR [aOR] 1.81, 95% confidence interval 1.03-3.17); a prescription of chest X-ray by the GP (aOR 4.65, 2.32-9.34); a C-reactive protein measured retrospectively above 100 mg/L (aOR 7.48, 2.34-23.93, reference ≤ 20 mg/L); the location of the GP practice in an urban setting (aOR 2.27, 1.18-4.37); and the GP's number of years of experience (aOR per year 1.05, 1.01-1.09). CONCLUSIONS: Overruling of procalcitonin guidance was associated with GPs' socio-demographic characteristics, pointing to the general behavioral problem of overprescription by physicians. Continuous medical education and communication training might support the successful implementation of procalcitonin point-of-care tests aimed at antibiotic stewardship.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».