P-2367. Qualitative Analysis of Barriers to Outpatient Antiviral Treatment for COVID-19 and Influenza Patients Observed by Infectious Disease Specialists in North America, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antiviral medications for COVID-19 and influenza can mitigate disease severity in high-risk outpatients if taken early in the course of illness yet are underutilized. We sought to understand barriers to providers prescribing these medications. Table Thematic summary from infectious disease specialists outlining barriers to outpatient antiviral treatment for COVID-19 and influenza patients, United States, 2024 Methods We conducted an on-line survey regarding knowledge, attitudes, and practices of prescribing antiviral treatment for outpatients with COVID-19 and influenza. Respondents were asked about perceived barriers among providers treating COVID-19 and influenza outpatients in their institutions. Questions were structured using a Likert scale and were analyzed using a thematic analysis approach in Microsoft Excel. Results Of 1,898 infectious disease specialists across the United States and Canada who received the survey between 1/10/24 to 2/5/24, 565 (30%) responded, of whom 93% were infectious disease physicians and 7% were healthcare professionals. Surveyed physicians worked in university (45%), non-university teaching (24%), community (20%), city/county (4%), outpatient (0.4%), and veteran affairs hospital settings (6%) and 144 (25%) provided free text responses. The primary barrier to prescribing antivirals was provider skepticism (47%), due to patient symptoms deemed too mild for treatment and needing more evidence about effectiveness. This was followed by perceptions of limited accessibility (31%) related to high cost, limited hospital access, and difficulty administering some medications. Pharmacologic limitations (18%) were concerns about drug interactions, side effects, and incomplete medical history. Other barriers were timeliness of treatment within a short therapeutic window (15%) and patient skepticism (13%). Additional free text responses described successful hospital protocols and suggestions for encouraging antiviral prescribing. Conclusion These themes demonstrate a need for better education of providers about antiviral risks and benefits as well as improved access and coverage of life-saving medications. Infectious disease specialists provided useful insights which can help to shape clinical recommendations, future research for antiviral therapeutics, and public health messaging for improved patient care. Disclosures Philip M. Polgreen, MD, Eli Lily: Advisor/Consultant|Pfizer: Grant/Research Support
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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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».