Understanding the rationale for metronidazole use in dogs and cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It is currently unknown how often antibiotics (including metronidazole) are used for non-antibacterial purposes in dogs and cats. This study looked to characterise the rationale for metronidazole prescription in these species. METHODS: Retrospective cohort study. Veterinarians reported clinical information for dogs and cats treated with metronidazole in the previous year, including the rationale for metronidazole selection. RESULTS: Three hundred and thirty-two cases were reported by 138 veterinarians describing metronidazole use in 47 cats and 285 dogs. Metronidazole was most commonly prescribed to treat acute diarrhoea (n = 156, 47%), chronic diarrhoea (n = 79, 24%) or giardiasis (n = 36, 11%). Veterinarians selected metronidazole exclusively for non-antimicrobial targeted therapy in 42% of cases (125/300). Putative anti-inflammatory/immunomodulatory properties were cited in 64% of cases (213/332). Educational resources (41/92, 45%), team-based collaboration (29/92, 32%) and specialist consultation (10/92, 11%) were cited as the supportive basis for these prescription choices. CLINICAL SIGNIFICANCE: Veterinarians are using metronidazole frequently for non-antimicrobial properties in contradiction to antimicrobial use guidelines. Future stewardship programs should adapt guidance specifically to counter this prescribing behaviour.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».