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Enregistrement W4408956957 · doi:10.1093/jacamr/dlaf037

The impact of the COVID-19 pandemic on antimicrobial usage: an international patient-level cohort study

2025· article· en· W4408956957 sur OpenAlex
Refath Farzana, Stephan Jürgen Harbarth, Ly‐Mee Yu, Edoardo Carretto, Catrin E. Moore, Nicholas Feasey, Ana Cristina Gales, Ushma Galal, Önder Ergönül, Dongeun Yong, Md Abdullah Yusuf, Balaji Veeraraghavan, Kenneth Iregbu, James Anton van Santen, Ághata Cardoso da Silva Ribeiro, Carolina Fankhauser, Chisomo Chilupsya, Christiane Dolecek, Diogo Boldim Ferreira, Fatihan Pınarlık, Jaehyeok Jang, Lal Sude Gücer, Laura Cavazzuti, Marufa Sultana, Marina Haque, Murielle Galas Haddad, Nubwa Medugu, Philip Nwajiobi-Princewill, Roberta Marrollo, Rui Zhao, Vivekanandan B. Baskaran, John Victor Peter, Sujith J Chandy, Yamuna Devi Bakthavatchalam, Timothy R. Walsh, Dhiviya Prabaa, Naveen Kumar Devanga Ragupathi, Alpay Azap, Ezgi Gülten, Özlem Kurt Azap, Nuran Sarı, İlkay Karaoğlan, Kübra Koçak, Emine Coşkun, Murat Kutlu, Şevval Özen Aksakal, Mehtap Aydın, Merve Çağlar Özer, Şirin Menekşe, Zeynep Ceren Karahan, Begüm Nalça Erdin, Cherkaoui Abdessalam, Nadia Colaizzi, Pérince Fonton, Cyril Stucki, Riccardo Bianchi, L Bruni, Carlo Capatti, Michela Paolucci, Benedetta Roatti, Khadija Abimbola Abdulraheem, T Akujobi, Olanrewaju Falodun, Fortune Fibresima, Abid Anjum Abir, S.M. Kousik Arefin, Parsa Irin Disha, Kamrul Hasan, H Islam, Zarin Sultana Liya, S. M. Rafiqul Islam, Arafat Sabbir, Soumik Talukder, Sultana Jahan Tuly, Lim Jones, Mandy Wootton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJAC-Antimicrobial Resistance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésMedicineAzithromycinMedical prescriptionInternal medicineRetrospective cohort studyPandemicPneumoniaMoxifloxacinCohort studyAntimicrobialCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Antibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to evaluate the trends in antimicrobial prescription during the first 1.5 years of COVID-19 pandemic. Methods: This was an observational, retrospective cohort study using patient-level data from Bangladesh, Brazil, India, Italy, Malawi, Nigeria, South Korea, Switzerland and Turkey from patients with pneumonia and/or acute respiratory distress syndrome and/or sepsis, regardless of COVID-19 positivity, who were admitted to critical care units or COVID-19 specialized wards. The changes of antimicrobial prescription between pre-pandemic and pandemic were estimated using logistic or linear regression. Pandemic effects on month-wise antimicrobial usage were evaluated using interrupted time series analyses (ITSAs). Results: Antimicrobials for which prescriptions significantly increased during the pandemic were as follows: meropenem in Bangladesh (95% CI: 1.94-4.07) with increased prescribed daily dose (PDD) (95% CI: 1.17-1.58) and Turkey (95% CI: 1.09-1.58), moxifloxacin in Bangladesh (95% CI: 4.11-11.87) with increased days of therapy (DOT) (95% CI: 1.14-2.56), piperacillin/tazobactam in Italy (95% CI: 1.07-1.48) with increased DOT (95% CI: 1.01-1.25) and PDD (95% CI: 1.05-1.21) and azithromycin in Bangladesh (95% CI: 3.36-21.77) and Brazil (95% CI: 2.33-8.42). ITSA showed a significant drop in azithromycin usage in India (95% CI: -8.38 to -3.49 g/100 patients) and South Korea (95% CI: -2.83 to -1.89 g/100 patients) after WHO guidelines v1 release and increased meropenem usage (95% CI: 93.40-126.48 g/100 patients) and moxifloxacin (95% CI: 5.40-13.98 g/100 patients) in Bangladesh and sulfamethoxazole/trimethoprim in India (95% CI: 0.92-9.32 g/100 patients) following the Delta variant emergence. Conclusions: This study reinforces the importance of developing antimicrobial stewardship in the clinical settings during inter-pandemic periods.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,294 · 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