Effectiveness of doctors’ advice on non-prescription antibiotic use: a randomized controlled trial, China
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate a family doctor-led, community-based intervention to reduce non-prescription antibiotic use. Methods: We conducted a parallel-group, cluster-randomized controlled trial at 22 community health centres in Shenzhen, China, over an 8-month period in 2023. We randomly (1 : 1) assigned community health centres to provide a 4-week, family doctor-led, community-based online health intervention, or to provide routine care only. Eligible participants were adults aged 18 to 75 years who had resided in the community for more than 6 months. The primary outcome was the level of non-prescription antibiotic use (including self-medication with antibiotics and purchase of antibiotics without a prescription). Secondary outcomes were: levels of self-medication with antibiotics; purchase of antibiotics without a prescription; self-storage of antibiotics; and prescribed antibiotic use. Findings: We enrolled 1550 participants, with 788 assigned to the intervention group and 762 to the control group. We observed a significant decrease in non-prescription antibiotic use in the intervention group compared to the control group (odds ratio, OR: 0.49; 95% confidence interval, CI: 0.31-0.77) at 6 months. There was a significant reduction in self-medication (OR: 0.33; 95% CI: 0.13-0.83) and purchase of antibiotics without a prescription (OR: 0.59; 95% CI: 0.37-0.94), but not in self-storage (OR: 0.80; 95% CI: 0.54-1.18) or prescribed antibiotic use (OR: 0.94; 95% CI: 0.48-1.87) at 6 months. Conclusion: The family doctor-led, community-based intervention demonstrated promising effectiveness and feasibility. This study provides valuable insights for the design and implementation of such interventions aimed at promoting rational use of antibiotics.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».