Determining the impact of the COVID-19 pandemic on the consumption of antibiotics in Shaanxi province, China: an interrupted time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic, as well as associated prevention and control measures, have impacted the entire healthcare system, including the use patterns of medicine. However, the impact of COVID-19 on the use of antibiotics has not yet been extensively evaluated in China. This study aimed to evaluate the impact of the pandemic on the consumption and expenditure of antibiotics in public healthcare institutions in Shaanxi Province, China. Methods We used longitudinal data from the Shaanxi provincial drug procurement database in this study. An interrupted time-series analysis was performed to evaluate the effects of COVID-19 on consumption and expenditures of antibiotics in public healthcare institutions in Shaanxi from 1 January 2017 to 31 December 2020. Antibiotic consumption was expressed as the number of defined daily doses (DDDs) per 1,000 residents per day (DIDs), based on the population of Shaanxi Province at the end of each year from the National Bureau of Statistics. The pre-pandemic period was from January 2017 to January 2020, and the post-pandemic period was from February 2020 to December 2020. Results A declining trend in antibiotic consumption was observed immediately following the COVID-19 pandemic (β2 = −4.099; p < 0.001). Regarding the route of administration, a larger decrease in the consumption of oral antibiotics was observed compared to parenteral (β2 = −3.056; p < 0.001). The decrease in antibiotic consumption in the Watch category (β2 = −2.164; p < 0.001) was larger than in the Access category (β2 = −1.773; p < 0.001), and penicillins (J01C) (β2 = −1.261; p < 0.001) showed a higher decline than cephalosporins (J01D) (β2 = −1.147; p < 0.001). An increasing trend of broad-spectrum antibiotic consumption was observed after the onset of the pandemic (β3 = 0.021; p = 0.015). Expenditures on and consumption of antibiotics follow essentially the same trend. Conclusion Despite an initial decline in antibiotic consumption at the start of the COVID-19 pandemic, it had returned to prior levels by the end of 2020. Findings underscore the continued importance of antibiotic stewardship initiatives.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».