Impact of the COVID-19 pandemic on hospital antimicrobial purchasing in Canada (2018–2021): An exploratory analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The impact of the COVID-19 pandemic on antimicrobial use in Canadian hospitals is not well characterized. We explored the relationship between the COVID-19 pandemic and Canadian hospital antimicrobial purchasing (AMP)—a proxy for consumption. Methods: Hospital-level AMP data were obtained from IQVIA, a health analytics company, and matched with inpatient patient-day denominator data from 28 hospitals participating in the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program. Monthly AMP was measured using defined daily doses (DDDs) per 1,000 patient-days. Segmented linear regression with hospital-level clustering assessed for step and slope changes in AMP between pre-pandemic (January 1, 2018 – February 29, 2020) and pandemic (March 1, 2020 – December 31, 2021) periods. Results: Although we found an initial increase in AMP with the onset of the pandemic (+42 DDDs/1,000 patient-days [pd]) followed by a decreasing trend in AMP during the pandemic (−5 DDDs/1,000 pd per month), neither was statistically significant. Changes in trends varied across antimicrobial classes/subclasses, with decreases in broad-spectrum penicillins (−2 DDDs/1,000 pd per month, p < .001) and macrolides/lincosamides (−2 DDDs/1,000 pd per month, p < .001) and an increase in carbapenems (1 DDD/1,000 pd per month, p < .001). These results coincided with decreases in piperacillin/tazobactam ( p = .003) and azithromycin ( p = .001) and an increase in meropenem ( p < .001). Conclusions: We observed a transient increase in overall AMP with the onset of the pandemic (March 2020) in this exploratory analysis of a sample of 28 hospitals. Changes in trends varied by antimicrobial class/subclass and individual agent. Further work is needed to discern contributors to these trends, such as changes in inpatient characteristics and treatment guidelines.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».