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Enregistrement W4383066677 · doi:10.9778/cmajo.20220114

Assessing the appropriateness of community-based antibiotic prescribing in Alberta, Canada, 2017–2020, using ICD-9-CM codes: a cross-sectional study

2023· article· en· W4383066677 sur OpenAlexaffvenueabout
Myles Leslie, Raad Fadaak, Brendan Cord Lethebe, Jessie Hart Szostakiwskyj

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical prescriptionAntimicrobial stewardshipFamily medicineDiagnosis codeCohortICD-10Antibiotic resistanceAntibioticsEnvironmental healthPopulationPsychiatryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance is a rising threat to human health, and, with up to 90% of antibiotics prescribed in the community, it is critical to examine Canadian antibiotic stewardship practices in outpatient settings. We carried out a large-scale analysis of appropriateness in community-based prescribing of antibiotics to adults in Alberta, reporting on 3 years of data from physicians practising in the province. METHODS: (ICD-9-CM), as used for billing purposes by the province's fee-for-service community physicians, to drug dispensing records, as maintained in the province's pharmaceutical dispensing database. We included physicians practising in community medicine, general practice, generalist mental health, geriatric medicine and occupational medicine. Following an approach used in previous research, we linked diagnosis codes with antibiotic drug dispensations, classified across a spectrum of appropriateness (always, sometimes never, no diagnosis code). RESULTS: We identified 3 114 400 antibiotic prescriptions dispensed to 1 351 193 adult patients by 5577 physicians. Of these prescriptions, 253 038 (8.1%) were "always appropriate," 1 168 131 (37.5%) were "potentially appropriate," 1 219 709 (39.2%) were "never appropriate," and 473 522 (15.2%) were not associated with an ICD-9-CM billing code. Among all dispensed antibiotic prescriptions, amoxicillin, azithromycin and clarithromycin were the most commonly prescribed drugs labelled "never appropriate." INTERPRETATION: We found that nearly 40% of prescriptions dispensed to 1.35 million adult patients in Alberta's community-based settings over a 35-month period were inappropriate. This finding suggests that additional policies and programs to improve stewardship among physicians prescribing antibiotics for adult outpatients in Alberta may be warranted.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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