Do Patients’ Psychosocial Characteristics Impact Antibiotic Prescription Rates?
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests that the characteristics of both patients and physicians can contribute to the overuse of antibiotics. Until now, patients' psychosocial characteristics have not been widely explored as a potential contributor to the overuse of antibiotics. In this study, the relationship between a patient's psychosocial characteristics (self-reported in postal surveys in 2003) and the number of antibiotics they were prescribed (recorded in Finnish national registry data between 2004-2006) were analyzed for 19,300 working-aged Finns. Psychosocial characteristics included life satisfaction, a sense of coherence, perceived stress, hostility, and optimism. In a structural equation model, patients' adverse psychosocial characteristics were not related to increased antibiotic prescriptions in the subsequent three years. However, these characteristics were strongly associated with poor general health status, which in turn was associated with an increased number of subsequent antibiotic prescriptions. Furthermore, mediation analysis showed that individuals who used healthcare services more frequently also received more antibiotic prescriptions. The current study does not support the view that patients' adverse psychosocial characteristics are related to an increased number of antibiotic prescriptions. This could encourage physicians to actively discuss treatment options with their patients.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».