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Enregistrement W4410608611 · doi:10.2196/72322

The Impact of Point-of-Care Testing for Influenza on Antimicrobial Stewardship in UK Primary Care: Nested Cohort Study

2025· article· en· W4410608611 sur OpenAlexvenueno aff
Uy Hoang, Jessica Smylie, Elizabeth Button, Jack Macartney, Cecilia Okusi, Rachel Byford, Filipa Ferreira, Charis Xuan Xie, Mark Joy, Tristan Clark, Simon de Lusignan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Oxford
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipPoint-of-care testingCohortOseltamivirCohort studyPrimary careAntimicrobialPoint of careInternal medicineAntibioticsEmergency medicineIntensive care medicinePediatricsImmunologyAntibiotic resistanceFamily medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)MicrobiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Influenza and respiratory syncytial virus (RSV) predominantly circulate during the winter season and cause acute respiratory illness (ARI). Deploying molecular point-of-care testing (POCT) in primary care can inform whether a patient presenting with an ARI has influenza or RSV. An early virological diagnosis could facilitate appropriate use of antivirals and enable better antimicrobial stewardship. Objective: This study aimed to report the impact of POCT for influenza and RSV on antimicrobial prescribing, including antiviral therapy in primary care. Methods: The impact of POCT for influenza on antimicrobial stewardship (PIAMS) in UK primary care was a nested cohort study undertaken from January 20 to May 31, 2023, after the period of peak virus circulation, within practices that contribute data to the English sentinel network. People presenting with ARI had a nasopharyngeal swab performed and were tested for influenza and RSV with a molecular POCT analyzer located within the practice. Data on antimicrobial prescribing and other study outcomes were collected by linking information from the analyzer to coded data from the patient's computerized medical record. Results: In total, 323 swabs were collected from 10 PIAMS study practices. In total, 59.7% (197/323) of swabbed patients were female, and the mean age was 37.28 (SD 25.05) years. Furthermore, 2.9% (9/323) of all swabs were positive, with 0.3% (1/323) positive for influenza A, 1.6% (5/323) positive for influenza B, and 0.9% (3/323) positive for RSV. In total, 80 patients were prescribed antibiotics 7 days following POCT testing. There were no instances of antiviral prescribing in the 7 days post testing. A statistically significant difference in antibiotic prescribing given a positive POCT result compared with a negative test was not found with an unadjusted odds ratio (OR) of 7 days post testing. A statistically significant difference in antibiotic prescribing given a positive POCT result compared with a negative test was not found with an unadjusted OR of 1.54 (95% CI 0.38-6.30; P=.55) and adjusted OR of 1.21 (95% CI 0.00-1.78). Conclusions: This study illustrates the risk of having a narrow study window; our observation period was not aligned with when influenza was circulating. The peak of weekly incidence of influenza in the sentinel network was in the last week of 2022, and RSV was circulating before this. Further evidence is needed to assess the impact of POCT on antimicrobial prescribing. The viruses tested for using POCT could be aligned with the circulating viruses identified by the sentinel network.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,360 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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