2277. Variability in Changes in Physician Outpatient Antibiotic Prescribing from 2019 to 2021 during the COVID-19 Pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Outpatient antibiotic prescribing decreased during the COVID-19 pandemic. Understanding how antibiotic prescribing habits changed differentially based on physician and practice characteristics presents an opportunity to inform antibiotic stewardship. Our objective was to evaluate inter-physician variability and predictors of changes in antibiotic prescribing before (2019) and during (2020/2021) the COVID-19 pandemic. Methods We conducted a retrospective cohort analysis of physicians in Ontario, Canada prescribing oral antibiotics in the outpatient setting between 1 January 2019 and 31 December 2021 using the IQVIA Xponent dataset. The primary outcome was the change in the number of antibiotic prescriptions between the pre-pandemic and pandemic period. Secondary outcomes were changes in the selection of broad-spectrum agents and long-duration ( >7 days) antibiotic use. We used multivariable linear regression models to evaluate physician- and practice-level predictors of change. Results There were 17,288 physicians included in the study with substantial inter-physician variability in changes in antibiotic prescribing (median change of -43.5 antibiotics per physician, IQR -136.5 to -5.0). In the multivariable model, later career stage (adjusted mean difference [aMD] -45.3, 95% confidence interval [CI] -52.9 to -37.8, p< .001), family medicine (aMD -46.0, 95% CI -62.5 to -29.4, p< .001), male patient sex (aMD -52.4, 95% CI -71.1 to -33.7, p< .001), low patient comorbidity (aMD -42.5, 95% CI -50.3 to -34.8, p< .001), and high prescribing to new patients (aMD -216.5, 95% CI -223.5 to -209.5, p< .001) were associated with decreases in antibiotic initiation. Family medicine and high prescribing to new patients were associated with significant decreases in selection of broad-spectrum agents and prolonged antibiotic use. Conclusion Antibiotic prescribing changed throughout the COVID-19 pandemic with overall decreases in antibiotic initiation, broad-spectrum agents, and prolonged antibiotic courses with inter-physician variability. These findings present opportunities for targeted community antibiotic stewardship interventions. Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».