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Enregistrement W4413756435 · doi:10.1136/bmjopen-2024-096283

Combined impact of the COVID-19 pandemic and the number of comorbidities on community antibiotic utilisation rates: a population-based retrospective cohort study using linked health administrative data in Quebec, Canada

2025· article· en· W4413756435 sur OpenAlexaffabout
Élise Fortin, Caroline Sirois, Caroline Quach, Marc Simard, Nadine Magali-Ufitinema, Chantal Sauvageau

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Université de MontréalUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)EpidemiologyRetrospective cohort studyCohortCohort studyH1n1 pandemicPublic health2019-20 coronavirus outbreakPopulationSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Family medicineDemographyEnvironmental healthOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)VirologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe community antibiotic utilisation in Quebec from 2018 to 2022 and to measure the combined impact of the COVID-19 pandemic and of the number of comorbidities on utilisation rates. METHODS: Data from the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System were used to describe monthly (for the overall antibiotics use) and annual (for the main antibiotic classes) changes in antibiotic utilisation rates from 2018 to 2022, stratified by the number of comorbidities (0, 1, 2 and ≥3) and age group (0-17, 18-64 and ≥65 years old). Poisson regression was used to measure the impact of the pandemic and of comorbidities on antibiotic utilisation rates. RESULTS: The study included an annual average of 424 792 children, 1 761 582 adults 18-64 years of age and 1 490 081 adults at least 65 years old. For each number of comorbidities within each age group, the utilisation rates of overall antibiotics decreased with the arrival of the pandemic and remained low despite the return of respiratory viruses in late summer 2021. This reduction was observed for all major antibiotic classes, except for fosfomycin/nitrofurantoin in adults. The pandemic and respiratory viruses' resurgence periods in adults (≥18 years) without comorbidities were associated with decreases of 25% (95% CI 25% to 25%) and 19% (18% to 19%) (children: 63% (62% to 63%) and 37% (36% to 38%)) in antibiotic utilisation compared with the prepandemic period. In adults with three or more comorbidities, utilisation decreased less, by 13% (12% to 14%) and 7% (6% to 8%) (children: 33% (21% to 43%) and 23% (8% to 35%)), respectively. Children with two comorbidities during the pandemic period also experienced a smaller decrease in antibiotic utilisation than children without comorbidities for the same period. CONCLUSION: In Quebec, antibiotic utilisation decreased during the pandemic and remained low despite the resurgence of respiratory viruses in 2021. However, this decrease was less pronounced in individuals with multiple comorbidities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,312 · 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'admission2
Résumé présentoui

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