Peri–Covid-19 Antibiotic Use and Antimicrobial Resistance in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antibiotic use during the coronavirus disease 2019 (Covid-19) pandemic was common in the outpatient setting, but was not supported by guidelines. We sought to evaluate the role of this antibiotic use on downstream antibiotic resistance. METHODS: We performed a population-wide cohort study of all nonhospitalized adults 66 years of age or older in Ontario, Canada, from January 1, 2020, to June 30, 2021, with a first identification of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). We evaluated the relationship between outpatient peri-Covid-19 antibiotic exposure (within a period of 7 days before or after index SARS-CoV-2 reporting) and downstream isolation of an antibiotic-resistant organism from clinical culture within 6 months. We calculated adjusted odds ratios of the association between peri-Covid-19 prescribing and antibiotic-resistant organism detection, as well as the adjusted attributable fractions of downstream antibiotic-resistant organisms. RESULTS: Of the 53,533 eligible individuals included, 8228 (15%) were prescribed a peri-Covid-19 antibiotic, and 1477 (3%) had a downstream antibiotic-resistant organism identified. The adjusted odds ratio for the presence of any antibiotic-resistant organism with peri-Covid-19 antibiotic use was 1.24 (95% confidence interval [CI], 1.09 to 1.41), while the adjusted odds ratio for the presence of gram-negative antibiotic-resistant organisms was 1.27 (95% CI, 1.11 to 1.46) and for gram-positive antibiotic-resistant organisms it was 1.02 (95% CI, 0.70 to 1.48). Among all individuals who received an antibiotic within 7 days of SARS-CoV-2 diagnosis, the attributable fraction of downstream antimicrobial resistance related to peri-Covid-19 antibiotic use was 17% (95% CI, 7 to 26%). Among all individuals with a SARS-CoV-2 diagnosis, the population-attributable fraction of downstream antimicrobial resistance related to peri-Covid-19 antibiotic use was 4% (95% CI, 2 to 7%). CONCLUSIONS: Peri-Covid-19 antibiotic use was associated with downstream antimicrobial resistance, and particularly the presence of gram-negative antibiotic-resistant organisms. (Funded by the Canadian Institutes of Health Research Operating Grant [grant number 179461] and others).
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».