Trends in antibiotic use and treatment failure in community-acquired uncomplicated urinary tract infections treated by family physicians in British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the last decade, the prevalence of antimicrobial resistance (AMR) among uropathogens has risen worldwide. Uncomplicated urinary tract infections (uUTIs) in females are one of the most common reasons for antibiotic prescribing by family physicians (FPs) in Canada. The treatment for this infection is mainly empirical. Considering the impact of inappropriate antibiotic prescription on AMR, it is important to examine the trends of antibiotic use, assess the characteristics of the population, and evaluate treatment failure (TF) while considering local resistance rates in British Columbia (BC). This thesis examined the trends of antibiotic use for uUTI by FPs and TF in community-acquired uUTIs in the female population of BC. Methods: A retrospective cohort study was conducted using linked administrative databases to identify uUTIs episodes in the female population of BC from 2012 to 2023. Antibiotic switch, kidney infection, and sepsis were used as a proxy for TF during the follow-up period of 28 days. Associations between year (change per year), therapy line, and time to TF were estimated using Cox regression analysis. Poisson regression with robust standard errors was used to assess the appropriateness of antibiotic prescription by therapy line over time. Results: Among 1,934,014 uUTI episodes in the female population, 9.4% experienced TF. The rate of physician-treated uUTI episodes showed a downward trend over the study period, with an increased use in guideline concordant first-line therapy. Patients who were prescribed alternative or non-recommended antibiotics were more likely to develop kidney infection and sepsis and those who received non-recommended antibiotics were more likely to have an antibiotic switch during the episode. Conclusion: The proportion of physician-managed uUTI episodes that led to TF has remained stable over the study period. A downward trend in physician-managed uUTI episodes was observed and may relate to a shift to pharmacy and nurse prescribing. First-line antimicrobials have been consistently the preferred choice of therapy among FPs. Further studies are needed to assess other healthcare providers’ prescription behaviour.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».