P-613. Direct Impact of Pediatric Immunization on Reduction in Antibiotic Prescribing in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Immunization programs, by preventing infectious diseases for which antibiotics are prescribed, have the potential to reduce antibiotic use and development of antimicrobial resistance. However, limited data are available regarding the impact of vaccines on antibiotic prescribing at the population level. This study evaluated the potential impact of pediatric immunization on prescribed antibiotic treatment courses in the United States (US).Table 1.Antibiotic Usage Assumptions by Disease Methods A previously published decision tree model was used to estimate disease cases averted in the total US population by the routine childhood immunization schedule. Antibiotic courses for the 14 vaccine-preventable diseases (VPDs) covered by the US immunization schedule estimated from disease- or syndrome-specific real-world prescribing rates (where available) and clinical practice guidelines (Table 1); importantly, real-world prescribing rates include antibiotics prescribed for viral VPD cases, whether or not secondary bacterial infections are definitively diagnosed. Antibiotic prescription rates were multiplied by disease cases averted to estimate antimicrobial courses averted in a single year for the 2023 total US population.Table 2.Annual Reduction in Antibiotic Treatment Courses for the 2023 US Population Results Routine childhood immunization was estimated to have averted 9.2 million annual antibiotic courses in the 2023 US population (Table 2). The number of antibiotic courses averted were largest for pneumococcus (4.8 million), pertussis (2.2 million), and measles (1.1 million). Over 90% reduction in antibiotic courses was estimated for 8 of the 14 modeled VPDs. Residual annual antibiotic courses due to VPDs in 2023 remained highest for pneumococcus (1.6 million), influenza (0.9 million), and pertussis (0.2 million). Conclusion Routine pediatric immunization in the US results in reduced annual antibiotic prescribing. The estimates provided herein represent only the direct impact on antibiotic prescribing because the model did not account for potential reductions in antibiotic prescribing for fully vaccinated children presenting with nonspecific febrile illnesses, in whom the likelihood of bacterial VPD would be lower. Disclosures Justin Carrico, BS, Merck & Co., Inc.: Advisor/Consultant Sandra E. Talbird, MSPH, Merck & Co., Inc.: Advisor/Consultant Amanda Eiden, PhD, MBA, MPH, Merck & Co., Inc.: Stocks/Bonds (Private Company) Cristina Carias, PhD, Merck & Co., Inc.: Stocks/Bonds (Private Company) Min Huang, PhD, Merck & Co., Inc.: Employee|Merck & Co., Inc.: Stocks/Bonds (Public Company) John C. Lang, PhD, MSc, MSc, BSc, Merck & Co., Inc.: Stocks/Bonds (Private Company)|Merck Canada Inc.: Employee Gary S. Marshall, MD, GSK: Advisor/Consultant|GSK: Grant/Research Support|GSK: Honoraria|Merck & Co., Inc.: Advisor/Consultant|Merck & Co., Inc.: Grant/Research Support|Merck & Co., Inc.: Honoraria|Moderna: Advisor/Consultant|Moderna: Honoraria|Pfizer: Advisor/Consultant|Pfizer: Grant/Research Support|Pfizer: Honoraria|Sanofi: Advisor/Consultant|Sanofi: Grant/Research Support|Sanofi: Honoraria|Seqirus: Advisor/Consultant|Seqirus: Grant/Research Support|Seqirus: Honoraria Goran Bencina, PhD, Merck & Co., Inc.: Stocks/Bonds (Private Company)
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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 ».