Population-based Assessment of Antibiotics Prescribing by Dentists in Manitoba – A Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antibiotic surveillance/stewardship programs have become important tools to promote optimal antibiotic use. Dental prescribing of antibiotics is a significant contributor to overall antibiotic use but has received limited assessment and review at the population level. Methods: Antibiotic prescriptions dispensed from 2014-2019 were evaluated in this longitudinal population–based study conducted in Manitoba, Canada. Antibiotic rates were adjusted for population numbers (per 1000 persons). Linear regression was used to assess trends over time for dentists and physicians. Results: Over the study period, 405,124 antibiotic prescriptions written by dentists were dispensed, representing 9.1% of all antibiotic prescriptions. Physician antibiotic prescribing dropped over time while dentist prescribing remained unchanged (60.1 prescriptions/1000 persons). More than a quarter (27.0%) had potentially inappropriate durations longer than a week. Penicillins were most commonly prescribed (amoxicillin (64.1%), penicillin V (15.0%)). While limited prescriptions were written for the broader spectrum amoxicillin/clavulanate (1.9%), there was a modest increase over time of 12.5% per year (p<0.0015). Analysis by region and income showed relatively consistent results except for northern remote regions where higher rates of dental prescribing were seen. Conclusions: Dental prescribing of antibiotics in Manitoba is stable but higher than national averages with some indications of increased use of broad-spectrum antibiotics. This is in contrast to a significant decline of overall antibiotic prescribing by physicians. Practical Implications: Current data suggest that limiting prescription duration, evaluating the need for a prescription, and increasing scrutiny of the need for broad-spectrum antibiotics may improve the overall quality of dental antibiotic prescribing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».