Quality of antibiotic prescribing for pediatric community-acquired Pneumonia in outpatient care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antibiotics remain the primary treatment for community acquired pneumonia (CAP), however rising rates of antimicrobial resistance may jeopardize their future efficacy. With higher rates of disease reported in the youngest populations, effective treatment courses for pediatric pneumonia are of paramount importance. This study is the first to examine the quality of pediatric antibiotic use by agent, dose and duration. METHODS: A retrospective cohort study included all outpatient/primary care physician visits for pediatric CAP (aged < 19 years) between January 1 2014 to December 31 2018. Relevant practice guidelines were identified, and treatment recommendations extracted. Amoxicillin was the primary first-line agent for pediatric CAP. Categories of prescribing included: guideline adherent, effective but unnecessary (excess dose and/or duration), under treatment (insufficient dose and/or duration), and not recommended. Proportions of attributable-antibiotic use were examined by prescribing category, and then stratified by age and sex. RESULT(S): A total of 42,452 episodes of pediatric CAP were identified. Of those, 31,347 (76%) resulted in an antibiotic prescription. Amoxicillin accounted for 51% of all prescriptions. Overall, 27% of prescribing was fully guideline adherent, 19% effective but unnecessary, 10% under treatment, and 44% not recommended by agent. Excessive duration was the hallmark of effective but unnecessary prescribing (97%) Macrolides accounted for the majority on non-first line agent use, with only 32% of not recommended prescribing preceded by a previous course of antibiotics. CONCLUSION(S): This study is the first in Canada to examine prescribing quality for pediatric CAP by agent, dose and duration. Utilizing first-line agents, and shorter-course treatments are targets for stewardship.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».