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Enregistrement W4402258872 · doi:10.14745/ccdr.v50i09a04

Prevalence and correlates of oral antibiotic use in Canada

2024· article· en· W4402258872 sur OpenAlexafffundvenueabout
Glenys Smith, Anna-Louise Crago, Stéphanie Alexandre, Denise Gravel-Tropper, M. J. Isada, Braden Knight, Jami Mackenzie, Jayson Shurgold

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAntibioticsMedicineGeographyMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antimicrobial use (AMU) is a known driver of antimicrobial resistance. Insight into prevalence and correlates of AMU can help identify health inequities and areas for targeted action. To better understand sociodemographic and medical dimensions of AMU in Canada, the Public Health Agency of Canada, in partnership with Statistics Canada, developed a Rapid Response Module questionnaire on self-reported oral antibiotic use, to be administered as part of the 2018 Canadian Community Health Survey (CCHS). Objective: To provide data on the proportion of people in Canada that self-report the use of antibiotics and sociodemographic and health factors associated with use. Methods: This cross-sectional study used data from the CCHS, a national survey of 24,176 people with a clustered multi-stage stratified random sampling design. In 2018, an antibiotic use module was administered to CCHS participants. Results: Among respondents 18 years and older, 26% reported receipt of at least one oral antibiotic over the past year. Several sociodemographic and health factors had higher adjusted odds of receiving an antibiotic prescription, including those aged 18 years compared to aged 48 years (mean), women compared to men, immigrants compared to non-immigrants (excluding Indigenous), current and former smokers compared to those who have never smoked, and those with comorbidities (asthma, chronic obstructive pulmonary disease, arthritis, heart disease, cancer, bowel disorder and urinary incontinence). Conclusion: Variations in AMU across different key populations and sociodemographic groups highlight the need to improve our understanding of different drivers of AMU and for tailored interventions to reduce inequitable risks of antimicrobial resistance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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