Prevalence of antibiotic use for dogs and cats in United States veterinary teaching hospitals, August 2020
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Awareness of prescribing practices helps identify opportunities to improve antibiotic use (AU). OBJECTIVES: To estimate AU prevalence in dogs and cats in U.S. veterinary teaching hospitals (VTHs) and identify antibiotic drugs commonly prescribed, indications for use, and evidence of bacterial infection. ANIMALS: Medical record data were collected from dogs and cats examined at 14 VTHs. METHODS: Data were collected from VTH medical records of dogs and cats examined by primary care, urgent care, emergency and critical care, internal medicine, and surgery services on a single day during August 13-September 3, 2020. Data included signalment; clinical service; inpatient or outpatient status; clinical conditions; diagnostic tests; evidence of bacterial infection; intended reason for AU; name and route of antibiotics prescribed. RESULTS: Of 883 dogs and cats, 322 (36.5%) were prescribed at least 1 antibiotic. Among 285 antibiotics administered systemically intended for treatment of infection, 10.9% were prescribed without evidence of infection. The most common class of antibiotics presribed for systemic administration was potentiated penicillin for dogs (115/346, 33.3%) and cats (27/80, 33.8%). For dogs and cats, first-generation cephalosporins (93/346, 26.9% and 11/80, 13.8%, respectively) and fluoroquinolones (51/346, 14.7% and 19/80, 23.8%, respectively) was second or third most-prescribed. Common AU indications included skin, respiratory, and urinary conditions, and perioperative use. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Collaborative data collection provides a sustainable methodology to generate national AU prevalence estimates and bring attention to areas requiring additional research and detailed data collection. These efforts can also identify practice improvement opportunities in settings where future veterinarians are trained.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».