Identifying Patterns of Primary Care Antibiotic Prescribing for a Spinal Cord Injury (SCI) Cohort Using an Electronic Medical Records (EMR) Database
Notice bibliographique
Résumé
Background Individuals with a spinal cord injury (SCI) are considered higher users of antibiotics. However, to date there have been no detailed studies investigating outpatient antibiotic use in this population. Objectives (1) To describe primary care antibiotic prescribing patterns in adults with SCI rostered to a primary care physician (PCP), and (2) to identify patient or PCP factors associated with number of antibiotics prescribed and antibiotic prescription duration. Methods A retrospective cohort study using linked health administrative and electronic medical records (EMR) databases from January 1, 2013 to December 31, 2015 among 432 adults with SCI in Ontario, Canada. Negative binomial regression analyses were conducted to identify patient or physician factors associated with number of antibiotics prescribed and prescription duration. Results During the study period, 61.1% of the SCI cohort received an antibiotic prescription from their PCP. There were 59.8% of prescriptions for urinary tract infections (UTI) and 24.6% of prescriptions for fluoroquinolones. Regression analysis found catheter use was associated with increased number of antibiotics prescribed (relative risk [RR] = 3.1; 95% CI, 2.3-4.1; p < .001) and late career PCPs, compared to early-career PCPs, prescribed a significantly longer duration (RR = 1.8; 95% CI, 1.1-3.1; p = .02). Conclusion UTIs were the number one prescription indication, and fluoroquinolones were the most prescribed antibiotic. Catheter use was associated with number of antibiotics, and PCP's years of practice was associated with duration. The study provided important information about primary care antibiotic prescribing in the SCI population and found that not all individuals received frequent antibiotics prescriptions.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».