Antimicrobial use practices in canine and feline patients with co-morbidities undergoing dental procedures in primary care practices in the US
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate how the presence of co-morbid conditions influenced antimicrobial usage as presumptive prophylaxis for suspected bacteremia in dogs and cats undergoing dental treatments at primary care veterinary clinics in the United States. In 2020, data was collected from 1076 veterinary clinics across 44 US states. A total of 681,541 general anesthesia dental procedures were conducted on 592,472 dogs and 89,069 cats. This revealed that systemic antimicrobials were administered in 8.8% of dog procedures and 7.8% of cat procedures in the absence of concurrent periodontal disease or extractions. Cefpodoxime, clindamycin, and amoxicillin-clavulanate were the most frequently used antimicrobials in dogs, while cefovecin, amoxicillin-clavulanate, and clindamycin topped the list for cats. Dogs with cardiovascular, hepato-renal, and endocrine co-morbidities, as well as those undergoing concurrent removal of cutaneous or subcutaneous neoplasia, displayed higher antimicrobial use. Similarly, cats with endocrine or hepato-renal disease, retroviral infection (i.e., feline leukemia virus (FeLV), feline immunodeficiency virus (FIV)), and concurrent removal of cutaneous or subcutaneous neoplasia exhibited increased antimicrobial use. Dogs with hepato-renal abnormalities had longer treatment durations compared to those without (10.1 vs. 9.6 days). Conversely, cats with concurrent removal of cutaneous or subcutaneous neoplasia had shorter durations of treatment as compared to those that did not have this procedure performed (8.4 vs 9.2 days). The findings of this study underscore the necessity for further research and collaboration within the veterinary community to develop evidence-based guidelines, promoting responsible antimicrobial use, and advancing the field of veterinary dentistry for enhanced patient outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».