Pattern in the Antibiotic Prescribing Practices at Primary Health Settings in India: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is one of the main public health concerns in India, and it is stimulated through the uncontrolled overprescription of antibiotics within primary health care (PHC) centers. This systematic review and meta-analysis evaluate the usage pattern of antibiotics among Indian PHCs for prevalence, antibiotic type, and World Health Organization (WHO) access, watch, reserve (AWaRe) guidelines compliance. Following PRISMA 2020 guidelines, we systematically searched PubMed, Embase, Scopus, Web of Science, and Google Scholar (January 2000-July 2025) for Indian PHC antibiotic prevalence studies. Observational and intervention studies with reported types and rates of prescriptions were considered for inclusion. Extraction was done by a standardized tool, and quality was evaluated by the Newcastle-Ottawa Scale and Cochrane Risk of Bias tools. Pooled prevalence of prescribing was estimated by random-effects meta-analysis, with subgroup analyses by region and setting. Eight studies incorporating more than 28,000 patient encounters reported a combined antibiotic prescribing prevalence of 65% (95% CI: 54-75%; I² = 92%). Broad-spectrum "Watch" antibiotics (e.g., fluoroquinolones, cephalosporins) prevailed, and there was suboptimal usage of "Access" (31.6%) antibiotics. Appropriate overprescribing occurred for the wrong infections, such as the upper respiratory tract infections (70-80%). Higher usage prevailed among northern compared with southern states (72% vs. 62%). Indian PHCs' overprescription of antibiotics because of system drivers necessitates urgent stewardship interventions, enhanced diagnosis, and AWaRe guideline adherence for addressing AMR.
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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 | 0,016 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».