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
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».