Antimicrobial use practices in canine and feline dental procedures performed in primary care veterinary practices in the United States
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the utilization of antimicrobials in canines and felines receiving dental treatments in veterinary clinics in the United States, retrospectively. A total of 818,150 animals (713,901 procedures in dogs and 104,249 procedures in cats) underwent dental procedures under general anesthesia in 2020. These included dental prophylaxis and extractions. Patient demographic data, antimicrobial treatment, treatment duration, dose, periodontal disease score, whether tooth extractions were performed and how many extractions were performed was recorded. Our results showed that local or systemic antimicrobials were used in 116,723/713,901 (16.4%) procedures in dogs and 14,264/104,249 (14%) procedures in cats. Age, weight, extraction of one or more teeth and diagnosis of periodontal disease (any stage) were associated with increased likelihood of antimicrobial administration using univariable analysis (all P<0.001) and in the multivariable model. Clindamycin, amoxicillin-clavulanate and amoxicillin were the most common oral antimicrobials used in dogs and cats. Drugs classified as highest priority clinically important antibiotics (HPCIA) were administered to 30,960/116,723 (26.5%) of dogs and 7,469/14,264 (52%) of treated cats. The results obtained can inform interventions to optimize patient care and promote prudent use of antimicrobials during dental procedures in canine and feline patients.
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 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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».