Value of an Aggregate Index in Describing The Impact Of Trends in Antimicrobial Resistance for<i>Escherichia coli</i>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Drug resistance indexes (DRIs) quantify the cumulative impact of antimicrobial resistance on the likelihood that a given pathogen will be susceptible to antimicrobial therapy. OBJECTIVE: To derive a DRI for community urinary tract infections caused by Escherichia coli in British Columbia for the years 2007 to 2010, and to examine trends over time and across patient characteristics. METHODS: Indication-specific utilization data were obtained from BC PharmaNet for outpatient antimicrobial prescriptions linked to diagnostic information from physician payment files. Resistance data for E coli urinary isolates were obtained from BC Biomedical Laboratories (now part of LifeLabs Medical Laboratory Services). DRIs were derived by multiplying the rate of resistance to a specific antimicrobial by the proportional rate of utilization for that drug class and aggregating across drug classes. Higher index values indicate more resistance. RESULTS: Adaptive-use DRIs remained stable over time at approximately 18% (95% CI 17% to 18%) among adults ≥15 years of age and approximately 28% (95% CI 26% to 31%) among children <15 years of age. Similar results were observed when proportional drug use was restricted to the baseline year (ie, a static-use model). Trends according to age group suggest a U-shaped distribution, with the highest DRIs occurring among children <10 years of age and adults ≥65 years of age. Males had consistently higher DRIs than females for all age groups. CONCLUSIONS: The stable trend in adaptive-use DRIs over time suggests that clinicians are adapting their prescribing practices for urinary tract infections to local resistance patterns. Results according to age group reveal a higher probability of resistance to initial therapy among young children and elderly individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».