Geographic Variability in Antibiotic Prescribing Rates in Medicaid
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antibiotic resistance is a persistent and growing concern. There is a lack of data identifying the current state of antibiotic prescription patterns in the Medicaid program. We analyzed temporal and regional trends in antibiotic prescribing data across the United States (U.S.) to identify regional disparities. Methods: We analyzed prescribing rates over the past 2 years in Medicaid Part D for 8 antibiotics. Four were broad spectrum: azithromycin, ciprofloxacin, levofloxacin, and moxifloxacin; and 4 were narrow spectrum: amoxicillin, cephalexin, doxycycline, and trimethoprim/sulfamethoxazole. We identified the geographical distribution of these antibiotics across the U.S. Furthermore, we evaluated total antibiotic prescriptions per state per quarter during 2018 and 2019 collected from the Medicaid State Drug Utilization database. Prescription rates were reported per 1,000 Medicaid enrollees. The states were divided into specific geographic regions according to the U.S. Census to determine which regions have the highest and lowest prescription rates. We analyzed the data and constructed figures using International Business Machine Corporation’s Statistical Package for the Social Sciences (IBM SPSS), Statistical Analysis System’s John’s Macintosh Project (SAS JMP), and GraphPad Prism. Results: Antibiotic prescriptions decreased 9.6% from 2018 to 2019. Amoxicillin was the predominant antibiotic, followed by azithromycin, cephalexin, trimethoprim/sulfamethoxazole, doxycycline, ciprofloxacin, levofloxacin, and moxifloxacin. Substantial geographic and quarterly variation in antibiotic prescribing existed. The South prescribed 52.2% more antibiotics (580/1,000) in 2019 than the West (381/1,000). We identified a significant correlation between the 2018 and 2019 prescription rates (r =0.95, p < 0.001). Conclusions: This study identified the geographical prescribing rates of 8 antibiotics during 2018 and 2019. The south had the highest prescribing rates among all the regions. Areas of high antibiotic prescribing rates may benefit from programs to reduce unnecessary prescribing. Further analysis on state level Medicaid or prescribing policies may be done to identify reasons for such high prescribing rates.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».