Overprescription of antibiotics for treating hospitalized COVID-19 patients: A systematic review & meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Empirical use of antibiotics was reported throughout the coronavirus disease of 2019 (COVID-19) pandemic; however, evidence of bacterial coinfection or secondary bacterial infection among COVID-19 patients was sparse. Antibiotic overprescription for COVID-19 patients without confirmed bacterial coinfection can increase antimicrobial resistance (AMR). The objective of this study is to assess the appropriateness of antibiotic use during COVID-19 by summarizing the frequency of antibiotic use among hospitalized COVID-19 and the frequency of antibiotic use in patients with COVID-19. Methods A systematic search was conducted of the Embase, Medline, Web of Science, and Cochrane Library databases by generating search terms using the concepts of "COVID-19," "Bacterial Coinfection," "Secondary bacterial infection," and "Antimicrobial resistance" to identify studies reporting antibiotic prescription for hospitalized COVID-19 patients with or without bacterial coinfection. We excluded studies on outpatients, studies informed infection due to mechanical ventilation, and randomized controlled trials. The pooled estimate of the percentage of the total and confirmed appropriate antibiotic prescriptions provided to hospitalized COVID-19 patients was generated using a random effect meta-analysis with inverse variance weighting. The study protocol registration DOI is osf.io/d3fpm. Results Of 157,623 participants from 29 studies (11 countries, 45 % women) included in our review, antibiotics were prescribed to 67 % of participants (CI 64 %–71 %, P < 0·001), of which 80 % (CI 76 %–83 %, P < 0·001) of prescriptions were for COVID-19 patients without confirmed bacterial coinfections. Antibiotic overprescription varied during different periods of the pandemic and between High-Income and Upper and Lower Middle-Income Countries. We found heterogeneity among the studies ( I 2 = 100 %). The risk of bias analysis showed that 100 % of the included studies had the proper sample framing, and we are at low risk of bias due to sampling. Discussion We find greater than expected use of antibiotics to treat hospitalized COVID-19 patients without bacterial coinfections, which may contribute to AMR globally. Concrete guidelines for using antibiotics to treat COVID-19 patients, strict monitoring, and administering Antimicrobial Stewardship are needed to prevent overprescription.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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 ».