Ziel Bestimmung der Häufigkeit und Angemessenheit der Antibiotikaverschreibung für akut erkrankte Kinder in der ambulanten Versorgung in Ländern mit hohem Einkommen.Design Am 10. Februar 2021 haben wir systematisch Artikel gesucht, die seit 2000 in MEDLINE, Embase, CENTRAL, Web Of Science und grauen Literaturdatenbanken veröffentlicht wurden.Wir schlossen Querschnitts- und Längsschnittstudien, Zeitreihenanalysen, randomisierte kontrollierte Studien und nicht-randomisierte Studien zu Interventionen bei akut kranken Kindern bis einschließlich 12 Jahren in ambulanten Pflegeeinrichtungen in Ländern mit hohem Einkommen ein.Die gepoolten Verschreibungs- und Angemessenheitsraten von Antibiotika wurden unter Verwendung von Random-Effects-Modellen berechnet.Es wurde eine Meta-Regression durchgeführt, um die Beziehung zwischen der Verschreibungsrate von Antibiotika und den Kovariaten auf Studienebene zu beschreiben.Ergebnisse Wir schlossen 86 Studien mit 11.114.863 Kindern ein.Wir fanden eine gepoolte Antibiotika-Verschreibungsrate von 45,4 % (95 % KI 38,2 % bis 52,8 %) für alle akut kranken Kinder und 85,6 % (95 % KI 73,3 % bis 92,9 %) für akute Mittelohrentzündung, 37,4 % (95 % KI 30,9 % bis 44,3 %) für Atemwegsinfektionen und 40,4 % (95 % KI 29,9 % bis 51,9 %) für andere Diagnosen.Die erhebliche Heterogenität lässt sich nur teilweise durch unterschiedliche Diagnosen erklären.Die gepoolte Gesamtangemessenheitsrate beträgt 68,5 % (95 %-KI 55,8 % bis 78,9 %, I²=99,8 %; 19 Studien, 119 995 Teilnehmer).38,3 % aller verschriebenen Antibiotika waren Aminopenicilline.Schlussfolgerungen Die Verschreibungsraten von Antibiotika für akut kranke Kinder in der ambulanten Versorgung in Ländern mit hohem Einkommen sind nach wie vor hoch.Große Unterschiede in den Verordnungsraten zwischen Studien lassen sich nur teilweise durch unterschiedliche Diagnosen erklären.Eine bessere Registrierung und weitere Forschung sind erforderlich, um Daten auf Patientenebene zu Diagnose und Angemessenheit zu untersuchen.Daten sind auf angemessene Anfrage verfügbar.Die meisten relevanten Daten sind im Artikel enthalten oder als ergänzende Informationen hochgeladen.Alle zusätzlichen Daten können durch Senden einer E-Mail an den entsprechenden Autor (ruben.burvenich@kuleuven.be) erworben werden.Dies ist ein Open-Access-Artikel, der gemäß der Lizenz „Creative Commons Attribution Non Commercial“ (CC BY-NC 4.0) vertrieben wird, die es anderen erlaubt, dieses Werk nicht kommerziell zu verbreiten, zu remixen, anzupassen, darauf aufzubauen und ihre abgeleiteten Werke auf anderen zu lizenzieren Bedingungen, vorausgesetzt, das Originalwerk wird ordnungsgemäß zitiert, angemessen erwähnt, alle vorgenommenen Änderungen angegeben und die Verwendung ist nicht kommerziell.Siehe: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/.http://dx.doi.org/10.1136/archdischild-2022-324227Wenn Sie diesen Artikel ganz oder teilweise wiederverwenden möchten, verwenden Sie bitte den nachstehenden Link, der Sie zum RightsLink-Dienst des Copyright Clearance Center führt.Sie erhalten einen schnellen Preis und die sofortige Erlaubnis, den Inhalt auf viele verschiedene Arten wiederzuverwenden.In der ambulanten Versorgung werden die meisten Antibiotika verschrieben, und Kindern werden häufig Antibiotika unangemessen verschrieben.Aktuelle Daten zum Einsatz von Antibiotika bei akut kranken Kindern, die in Ländern mit hohem Einkommen in die ambulante Versorgung kommen, fehlen.Diese Daten können Aufschluss darüber geben, für welche Krankheiten Antibiotika hauptsächlich verschrieben werden, und Entscheidungen darüber unterstützen, bei welchen Erkrankungen Antibiotika-Stewardship-Interventionen am sinnvollsten eingesetzt werden könnten.Die Verschreibungsraten von Antibiotika für akut kranke Kinder in der ambulanten Versorgung in Ländern mit hohem Einkommen werden auf etwa 45,4 % geschätzt, mit großen Unterschieden zwischen den Diagnosen.Etwa ein Fünftel bis die Hälfte dieser Antibiotika-Verschreibungen gelten als unangemessen.Mehr vergleichbare Antibiotika-Verschreibungsdaten für akut erkrankte Kinder in ambulanter Versorgung sind erforderlich, da die Heterogenität in der vorhandenen Literatur allgegenwärtig ist.Angemessene Antibiotika-Stewardship-Programme, die sich auf politische, regulatorische und klinische Strategien konzentrieren, sind erforderlich, um die Unangemessenheit der Verschreibung von Antibiotika zu minimieren.Aufgrund antimikrobieller Resistenz (AMR) könnten Volkskrankheiten unheilbar werden und Patienten mit resistenten Infektionen sind länger kränker und benötigen mehr Antibiotika.1 Im Jahr 2019 waren etwa 1,27 Millionen Todesfälle auf bakterielle AMR zurückzuführen.2 Bis 2050 werden die Kosten prognostiziert 100 Billionen US-Dollar weltweit, wenn nichts unternommen wird.3 Der Zugang zu Impfstoffen (z. B. Pneumokokken-Konjugatimpfstoffen (PCVs)) könnte die Belastung durch Infektionskrankheiten und AMR verringern.1In Ländern mit hohem Einkommen sind die meisten akuten Kinderinfektionen viral und selbstlimitierend.Dennoch entfallen 80–90 % aller Antibiotika-Verschreibungen auf die Primärversorgung.4 Diagnostische Unsicherheit kann zu einer unangemessenen Verschreibung von Antibiotika führen5, und klinische Merkmale (z. B. Fachgebiet und Alter) beeinflussen die Verschreibung.6 sie können Druck von Tagespflegepersonen, Arbeitgebern oder Eltern wahrnehmen, die glauben, dass Antibiotika zur Behandlung ihres kranken Kindes erforderlich sind.7 Darüber hinaus können Ärzte fälschlicherweise annehmen, dass der Patient oder die Eltern Antibiotika erwarten.7 Die Unsicherheit eines Arztes in Bezug auf soziale, gesundheitliche oder rechtliche Aspekte Die Folgen einer Nichtverschreibung können die Verschreibung von Antibiotika ebenfalls negativ beeinflussen.7Daten zu Antibiotika-Verschreibungsraten nach Diagnose und Angemessenheit bieten einen Gesamtrahmen für Studien auf diesem Gebiet und informieren Kliniker über ihre Verschreibungspraxis.Diese Daten liefern auch Einblicke in potenzielle Interventionen zur Bekämpfung unangemessener Verschreibungen, was für die Bekämpfung von AMR von entscheidender Bedeutung ist.Neuere Überprüfungen dieser Daten fehlen.Aufzeichnungen über den Einsatz von Antibiotika bei verschiedenen Infektionen sind immer noch bruchstückhaft und schwer abzurufen.8 Frühere Übersichten über die Verschreibungsraten für Kinder sind veraltet und basieren auf Umfragen9. Sie untersuchen Arzneimittelverschreibungen im Allgemeinen10 11 werden entweder stationär oder in einem sehr spezifischen Umfeld durchgeführt11 12 oder akut erkrankte Kinder nicht speziell adressieren.9 10 In diesem systematischen Review wollen wir alle verfügbaren Evidenz zum Anteil akut erkrankter Kinder, denen Antibiotika in der ambulanten Versorgung in Ländern mit hohem Einkommen verschrieben werden, zusammentragen und die Angemessenheit dieser Verschreibungen bewerten.Diese systematische Übersichtsarbeit folgt der Meta-Analyse von Observational Studies in Epidemiology Reporting Checklist (Online-Ergänzungsmaterial)13 und wurde prospektiv auf PROSPERO.14 registriertAm 10. Februar 2021 haben wir MEDLINE, Embase, Cochrane-CENTRAL, Web Of Science und graue Literatur ab 2000 ohne Sprachbeschränkung systematisch durchsucht.Um so viel Homogenität wie möglich in unserem Case-Mix zu erreichen, haben wir uns dafür entschieden, nur Studien einzubeziehen, die nach der Implementierung von PCVs durchgeführt wurden, wobei die erste Implementierung in den USA im Oktober 2000 stattfand. Eine Handsuche wurde nicht durchgeführt.Referenzen, die über die Verschreibungsrate von Antibiotika bei akut kranken Kindern berichteten, die sich in ambulante Pflege (dh ambulante Pflege) in Ländern mit hohem Einkommen vorstellten15, waren förderfähig.Die Antibiotika-Verschreibungsrate (primärer Endpunkt) musste im Artikel als Verhältnis der Anzahl akut erkrankter Kinder mit mindestens einer Antibiotika-Verordnung zu allen akut erkrankten Kindern oder als Verhältnis der Anzahl akut erkrankter Kinder mit einer bestimmten Antibiotika-Verordnung angegeben werden Diagnose erhalten mindestens eine Antibiotika-Verordnung über alle akut erkrankten Kinder mit einer bestimmten Diagnose.Zu den sekundären Endpunkten gehörten: die Angemessenheit der Antibiotika-Verschreibungen (dh der Anteil der Antibiotika-Verschreibungen, die von den Autoren der jeweiligen Studie als angemessen erachtet wurden) und die Art des verschriebenen Antibiotikums (dh welche Antibiotika-Klassen wurden verschrieben).Wir schlossen Querschnitts- und Kohortenstudien, Zeitreihenanalysen, Berichte der Gesundheitsbehörden und Kontrollgruppendaten (die die übliche Versorgung darstellen) aus randomisierten kontrollierten Studien (RCTs) und nicht randomisierten Interventionsstudien ein.Datensätze waren förderfähig, wenn sie Daten nach der Einführung von PCVs in dem Land enthielten, in dem die Daten erhoben wurden.Studien mit Patienten jeden Alters waren geeignet.Autoren, die Daten zu Teilnehmern im Alter von bis zu 12 Jahren und älter melden, wurden gebeten, nur Daten zu den Teilnehmern bis zu 12 Jahren bereitzustellen.Studien, die auf Kinder mit Komorbiditäten oder chronischen Erkrankungen abzielten, wurden ausgeschlossen.Die Suchergebnisse wurden in EndNote importiert und Duplikate wurden entfernt.16 Zwei Gutachter prüften unabhängig voneinander alle Studien nach Titel und Abstract sowie nach Volltext.Die Daten wurden von einem Gutachter extrahiert und von einem anderen überprüft.Meinungsverschiedenheiten wurden durch Diskussion oder durch einen dritten Gutachter gelöst.Wenn zusätzliche Studieninformationen, Daten oder Dokumente benötigt wurden, wurden die Autoren kontaktiert.Zusätzlich zu den Merkmalen der Studienpopulation extrahierten wir die Anzahl der akut kranken Kinder mit einer bestimmten Diagnose, die mindestens eine Antibiotika-Verschreibung erhielten, und aller akut kranken Kinder mit einer bestimmten Diagnose.Wir extrahierten die Anzahl oder den Prozentsatz der Verschreibungen, die von den Autoren als angemessen erachtet wurden, sowie die Gesamtzahl der Verschreibungen.Die Länder wurden nach ihrer geografischen Region klassifiziert.Die Einstellungen wurden als „Hausarzt“, „Notaufnahme“, „Kinderarzt“ oder „Sonstige“ kategorisiert.Die Diagnosen wurden als „Atemwegsinfektion“, „akute Mittelohrentzündung“, „Gastroenteritis“ und „Sonstige“ kodiert.Das Bias-Risiko wurde unabhängig von zwei Gutachtern bewertet.Wir verwendeten das Appraisal Tool for Cross-Sectional Studies (AXIS)17 für Querschnittsstudien, Kohortenstudien und Zeitreihenanalysen (ohne die Fragen 8 und 9) und das Cochrane Risk of Bias Assessment Tool 2.0 (RoB 2.0) für RCTs .18Die logit-transformierten Antibiotika-Verschreibungsraten und die Angemessenheit der Verschreibungen wurden unter Verwendung von Random-Effects-Metaanalysemodellen gepoolt, um gepoolte Raten mit 95 %-KIs und 95 %-Vorhersageintervallen (PIs) zu berechnen.19 Die Ergebnisse wurden zurück in Proportionen transformiert (inverser Logit) .Wir verwendeten die eingeschränkte Maximum-Likelihood-Schätzmethode, um die Heterogenitätsvarianz tau² zu schätzen.20 Die Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman-Anpassungen wurden verwendet, um die KIs zu berechnen.21 22 Cochrans Q, H², I² und tau² wurden verwendet, um die Heterogenität zu quantifizieren.23 Für „Typ des verschriebenen Antibiotikums“ haben wir Prozentsätze pro Antibiotikatyp berechnet und Balkendiagramme mit Excel erstellt.Subgruppenanalysen wurden für jede Diagnosegruppe mit mindestens vier Studien durchgeführt.Es wurde eine multivariable Meta-Regression an logit-transformierten Daten durchgeführt, um die Beziehung zwischen der Verschreibungsrate von Antibiotika und Kovariaten auf Studienebene (Diagnose, Region, Umfeld, Alter und Mittelpunkt der Datenerhebung) zu beschreiben.Für alle Studien und Untergruppen, die mindestens 10 Studien enthielten, wurden Trichterdiagramme konstruiert und Eggers Regressionstest wurde verwendet, um kleine Studienverzerrungen zu erkennen.24 25 Wir berechneten verschiedene Ausreißer- und einflussreiche Falldiagnosen, indem wir für jeden Fall Auslassungsdiagnosen berechneten.Sensitivitätsanalysen wurden durchgeführt, indem Studien mit einem hohen Verzerrungsrisiko, kleine Studien (Stichprobengröße <500) und Studien mit einflussreichen Ausreißern ausgeschlossen wurden.Wir haben R V.4.0.226 und die Pakete Metafor20 und Meta27 verwendet.Bei der Datenbanksuche wurden 19.010 Datensätze identifiziert (Abbildung 1).Nach dem Entfernen von Duplikaten und dem Screening blieben 434 Artikel übrig.Während der Datenextraktion haben wir 348 Artikel ausgeschlossen, hauptsächlich weil die Autoren die interessierenden Daten nicht liefern konnten (n=171) oder weil die Studie vollständig vor der Einführung von PCVs des jeweiligen Landes durchgeführt wurde (n=136).Schließlich wurden 86 Artikel aufgenommen.PRISMA-Flussdiagramm.Studienidentifikation und Verfahren zur Auswahl der Studien, die in den Review eingeschlossen werden.„Autoren konnten die interessierenden Daten nicht bereitstellen“: Dies geschah, wenn die Autoren nach einer E-Mail und mindestens zwei Erinnerungen nicht antworteten oder wenn die Autoren nicht in der Lage waren, Daten nur von Kindern bis einschließlich 12 Jahren bereitzustellen.„Falscher Zeitrahmen“ bedeutet, dass die Daten vollständig vor der Einführung der Pneumokokken-Impfung in dem Land erhoben wurden, in dem die Forschung durchgeführt wurde.PRISMA, Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses.Studiencharakteristika sind in Tabelle 1 zusammengefasst, Details sind im Online-Ergänzungsmaterial dargestellt.Die meisten Studien waren Beobachtungsstudien: 59 Längs- und 17 Querschnittsstudien und 1 Zeitreihenanalyse.Neun Studien waren RCTs.Die häufigsten Datenquellen waren Krankenakten (n=36).Die meisten Studien wurden in Westeuropa (n=29) und Hausarztpraxen (n=32) durchgeführt.Die meisten Studien bewerteten die Verschreibung von Antibiotika bei Atemwegsinfektionen (RTIs) (n=50) und 13 Artikel untersuchten die akute Mittelohrentzündung (AOM) separat.Drei Studien untersuchten Gastroenteritis (GE).Die Gruppe „Andere“ enthielt eine Studie zu Harnwegsinfektionen und eine zu Haut- und Weichteilinfektionen;die restlichen 18 Studien untersuchten multiple Diagnosen in Bezug auf mehrere Organsysteme.In 30 Studien waren die Studienteilnehmer gleich oder jünger als 5 Jahre.Merkmale der in den Review eingeschlossenen StudienVon den 77 Studien, die mit dem AXIS-Tool ausgewertet wurden, hatten 9 potenzielle Selektionsverzerrungen.Das Cochrane RoB 2.0-Tool wurde für neun Studien verwendet.Einer hatte insgesamt ein hohes Bias-Risiko, vier hatten einige Bedenken und vier hatten ein geringes Bias-Risiko (Online-Ergänzungsmaterial).Die gepoolten Antibiotika-Verschreibungsraten in den Diagnose-Untergruppen betragen: „AOM“ 85,6 % (95 % KI 73,3 % bis 92,9 %, 95 % PI 25,5 % bis 99,0 %, I²=99,9 %; 13 Studien, 102 967 Teilnehmer), „RTI ' 37,4 % (95 % KI 30,9 % bis 44,3 %, 95 % PI 7,6 bis 81,2, I²=100 %; 50 Studien, 10 783 966 Teilnehmer) und „Andere“ 40,4 % (95 % KI 29,9 % bis 51,9 %, 95). % PI 8,2 bis 83,8, I²=99,9 %; 20 Studien, 22 3087 Teilnehmer).Die gesamte gepoolte Antibiotika-Verschreibungsrate beträgt 45,4 % (95 % KI 38,2 % bis 52,8 %, 95 % PI 5,3 bis 92,6, I²=100 %; 86 Studien, 11 114 863 Teilnehmer) (Grafik 2).Forest-Plot für die Verschreibungsrate von Antibiotika (primäres Ergebnis).AB, Antibiotika;RE, zufällige Effekte.Das multivariable Meta-Regressionsmodell unter Einbeziehung aller Studien (angepasstes R² = 47,6 %, I² = 99,9 %) war signifikant für die Diagnosen-Kovariaten: „AOM“ (Intercept) = 1,77 (95 % CI –0,50 bis 4,04, p = 0,125), „RTI“ = –2,41 (95 %-KI –3,09 bis –1,74, p < 0,0001), GE = –3,47 (95 %-KI –4,93 ​​bis –2,01, p < 0,0001), „Sonstige“ = –2,14 (95 %-KI). −2,92 bis −1,36, p<0,0001).Die anderen Kovariaten (dh Region, Umfeld, Alter und Mittelpunkt der Datenerhebung) waren nicht signifikant.Eggers Regressionstest für die „Gesamt“-Gruppe war signifikant (p=0,0004).P-Werte in den Diagnoseuntergruppen waren 0,1502, 0,0145 und 0,0081 für „AOM“, „RTI“ bzw. „Sonstige“.Ein einflussreicher Ausreißer wurde in der Gruppe „Gesamt“ (Online-Ergänzungsmaterial) identifiziert.Neunzehn Studien berichteten über dieses Ergebnis, das anhand von Leitlinienkonkordanz (n = 12), Indikationsangemessenheit (n = 6) oder Qualitätsindikatoren des European Surveillance of Antimicrobial Consumption Network (ESAC-Net) (n = 1) bewertet wurde.Die gepoolte Gesamtangemessenheitsrate beträgt 68,5 % (95 % KI 55,8 % bis 78,9 %, 95 % PI 18,4 bis 95,4, I²=99,8 %; 19 Studien, 119 995 Teilnehmer).Für die Diagnosegruppe „RTI“ beträgt die gepoolte Angemessenheitsrate 68,0 % (95 % KI 49,6 % bis 82,1 %, 95 % PI 12,5 bis 96,9, I²=99,7 %; 13 Studien, 106 397 Teilnehmer) (Grafik 3).Forest-Plot zur Angemessenheit von Rezepten (sekundäres Ergebnis).AB, Antibiotika;RE, zufällige Effekte.Die Egger-Tests waren nicht signifikant und es wurden keine einflussreichen Ausreißer für beide Gruppen identifiziert (Online-Ergänzungsmaterial).39 Artikel berichteten über dieses Ergebnis (Abbildung 4 und ergänzendes Online-Material).Aminopenicilline wurden am häufigsten verschrieben (38,3 % aller Antibiotika), gefolgt von anderen Penicilline (17,5 %), Cephalosporine (11,8 %), Amoxicillin-Clavulanat (13,5 %), Makrolide (10,6 %), andere (Kombinationen von) Antibiotika ( 6,5 %), Sulfamethoxazol und/oder Trimethoprim (1,4 %) und Chinolone (0,5 %).Von allen Diagnosen wurden Penicilline am häufigsten für AOM (n=10) und am seltensten für GE (n=1) verschrieben: 54,1 % gegenüber 31,8 %.Umgekehrt wurden sowohl Makrolide als auch Cephalosporine am häufigsten für GE und am seltensten für AOM verschrieben: 18,2 % und 18,2 % gegenüber 11,3 % bzw. 10,2 %.In Skandinavien (n=2) wird Kindern deutlich weniger Amoxicillin(-clavulanat) verschrieben als andere Penicilline: 16,6 % bzw. 64,9 %.Amoxicillin-Clavulanat wird am häufigsten in Südeuropa verschrieben (n=3): 36,1 % (Online-Ergänzungsmaterial).Art des Antibiotikums in Prozent der Gesamtverschreibung von Antibiotika pro Diagnosegruppe (sekundärer Endpunkt).Einige Autoren stellten Daten für mehrere Diagnosen zur Verfügung.In diesen Fällen wurden die Daten aufgeteilt (Online-Ergänzungsmaterial).Daher ergibt die Addition aller Stichprobengrößen (n) eine Zahl (42), die größer ist als die Anzahl der Studien, die Daten zur Art des verschriebenen Antibiotikums lieferten (39).AOM, akute Mittelohrentzündung;GE, Gastroenteritis;RTI, Atemwegsinfektion.Die Sensitivitätsanalysen ergaben keine abweichenden Ergebnisse.Bei Funnel-Plot-Asymmetrie war dies nicht mehr der Fall, wenn wir Studien mit kleinem Stichprobenumfang entfernten.Das Entfernen von Studien mit hohem Bias-Risiko veränderte nur das Ergebnis des Egger-Tests in der „RTI“-Gruppe: nicht mehr signifikant (p=0,133).Ohne die Ausreißerstudie blieb die Funnel-Plot-Asymmetrie in der Gruppe „Gesamt“ bestehen (p = 0,0003) (Online-Ergänzungsmaterial).Wir haben 86 Artikel mit Daten von 11 114 863 Teilnehmern abgerufen.Wir fanden gepoolte Verschreibungsraten von 85,6 % für AOM, 37,4 % für RTI und 40,4 % für andere Infektionen, alle mit beträchtlicher Heterogenität.Insgesamt fanden wir eine gepoolte Antibiotika-Verschreibungsrate von 45,4 %, die jedoch aufgrund der Heterogenität von begrenztem klinischem Wert ist.Sensitivitätsanalysen führten zu keinen abweichenden Ergebnissen.Die Meta-Regression zeigte, dass nur die Diagnosegruppen die Variabilität der Verschreibungsraten zwischen den Studien teilweise erklären können.Etwa ein Drittel der Antibiotika-Verschreibungen waren unangemessen.Am häufigsten wurden Aminopenicilline verschrieben.Die Egger-Tests deuten auf geringe Studienverzerrungen in den Gruppen „Gesamt“, „RTI“ und „Andere“ hin.Unsere umfassende Suchstrategie umfasste relevante Datenbanken sowie graue Literatur.Wir haben Literatur über eine große Anzahl von Ländern, Diagnosen und Gesundheitseinstellungen zusammengefasst.Wir haben die Verordnungsraten von Antibiotika mit Diagnosen verknüpft, das heißt, wir wissen, für welche Diagnosen die Antibiotika verschrieben wurden.Dies sind äußerst wertvolle Informationen, die in früheren Forschungen meist nicht verfügbar waren.9–11 28 Darüber hinaus kontaktierten wir 431 Autoren mindestens einmal und erhielten zusätzliche Daten für 36 Artikel, was eine umfassendere Analyse ermöglichte.Die Haupteinschränkung dieser Studie ist die große Heterogenität zwischen den Studien für alle Endpunkte.Daher sollten diese metaanalytischen Ergebnisse mit Vorsicht interpretiert werden und es können keine eindeutigen klinischen Schlussfolgerungen daraus gezogen werden.Die Meta-Regressionsanalyse zeigte, dass die Heterogenität nur teilweise durch die Diagnose-Kovariate erklärt werden konnte.Es blieb jedoch viel Restheterogenität.Q und seine Ableitungen I² und H² nehmen mit zunehmender Anzahl von Studien und zunehmender Stichprobengröße schnell zu,29 daher hat der Test eine hohe Aussagekraft, um eine kleine Menge an Heterogenität zu erkennen, die möglicherweise nicht klinisch wichtig ist.30 Daher ist unsere große Anzahl von Studien und große Stichprobengrößen erzeugen konsistent hohe Werte dieser Heterogenitätsmaße.Tau² ist unempfindlich gegenüber der Anzahl der Studien und ihrer Genauigkeit, aber seine Werte in unseren Analysen sind auch hoch.Um homogenere Daten zu generieren, verglichen wir Studien mit der gleichen Diagnose und dem gleichen Setting, aber es blieb immer noch Heterogenität.Darüber hinaus haben wir die Rezeptraten analysiert, was es unmöglich macht, abzuschätzen, ob das Rezept in der Apotheke abgeholt und vom Patienten ordnungsgemäß eingenommen wurde.Eine weitere Quelle für Verzerrungen ist die Tatsache, dass wir nur veröffentlichte Daten oder veröffentlichte Berichte aus Verschreibungsdatenbanken einbezogen haben.Wir haben die Daten aus diesen Datenbanken nicht direkt untersucht.Außerdem wurde ein großer Teil der Daten in den eingeschlossenen Studien über Gesundheitsakten erhoben, die zu Underreporting neigen, da möglicherweise nicht alle Diagnosen oder Rezepte registriert werden.Unsere Gesamt-Antibiotika-Verschreibungsrate (45,4 %) ist höher im Vergleich zu früher gemeldeten Antibiotika-Verschreibungsraten für ambulante Kinder, d. h. 34 % (berichtet von zwei systematischen Reviews in den Jahren 20079 und 200910) und 38 % (belgischer Bericht31).Dies ist erwartungsgemäß, da die bisher berichteten Raten in Relation zur Einwohnerzahl berechnet wurden, während unser Review nur akut erkrankte Kinder berücksichtigte.Dieser Review bestätigt, dass dieser Art von Forschung Heterogenität eigen ist.9–12 Im Vergleich zu ähnlichen Reviews9–12 repräsentiert dieser Review eine größere Anzahl von Ländern und Einrichtungen des Gesundheitswesens.Außerdem haben wir eine ausgefeiltere Suchstrategie verwendet.Angemessene Antibiotikum-Stewardship-Programme, die sich auf politische, regulatorische und klinische Strategien konzentrieren, gibt es schon seit einiger Zeit.32 Nichtsdestotrotz sind die Raten der Unangemessenheit von Verschreibungen nach wie vor hoch.Um die Verringerung der unangemessenen Verschreibung von Antibiotika zu erreichen, die zur Bekämpfung von AMR erforderlich ist, ist ein Paradigmenwechsel im Umgang mit Antibiotika erforderlich, um die Richtlinien in die klinische Praxis umzusetzen.Mehr vergleichbare Antibiotika-Verschreibungsdaten für akut erkrankte Kinder sind erforderlich, da die Heterogenität in der Literatur allgegenwärtig ist.Die Standardisierung von Antibiotika-Verschreibungsdaten nach Ländern in Verbindung mit Diagnosen ist für die Bewertung der Verschreibungspraxis von wesentlicher Bedeutung.Es ist auch wichtig, Daten für Kinder separat zu erheben, da dies eine Bevölkerungsgruppe ist, für die häufig unnötigerweise Antibiotika verschrieben werden.Darüber hinaus schlossen wir nur Studien ein, die eine Verschreibungsrate von Antibiotika berichteten, und wir untersuchten die Angemessenheit der Verschreibung nur dann, wenn dies beschrieben wurde.Weitere Forschung ist erforderlich, um die Angemessenheit von Antibiotika-Verschreibungen für Kinder zu untersuchen, um Vorschläge für gezielte Interventionen zur Minimierung unangemessener Antibiotika-Verschreibungen zu machen.Ähnliche Untersuchungen sind in Ländern mit niedrigem bis mittlerem Einkommen erforderlich, wo die Raten und die Unangemessenheit der Verschreibung von Antibiotika sogar noch höher sind.33 34Die Verschreibungsraten von Antibiotika für akut kranke Kinder in der ambulanten Versorgung in Ländern mit hohem Einkommen sind nach wie vor hoch.Große Unterschiede in den Verordnungsraten zwischen den Studien lassen sich teilweise durch unterschiedliche Diagnosen erklären.Etwa ein Fünftel bis die Hälfte der Antibiotika-Verschreibungen sind unangemessen, und Aminopenicilline sind die am häufigsten verschriebenen Antibiotika.Eine bessere Registrierung und weitere Forschung sind erforderlich, um Daten auf Patientenebene zu Diagnose und Angemessenheit zu untersuchen.Daten sind auf angemessene Anfrage verfügbar.Die meisten relevanten Daten sind im Artikel enthalten oder als ergänzende Informationen hochgeladen.Alle zusätzlichen Daten können durch Senden einer E-Mail an den entsprechenden Autor (ruben.burvenich@kuleuven.be) erworben werden.Die Autoren danken Thomas Vandendriessche, Kristel Paque und Krizia Tuand, den biomedizinischen Referenzbibliothekaren des KU Leuven Libraries–2Bergen–learning Centre Désiré Collen (Leuven, Belgien), für ihre Hilfe bei der Durchführung der systematischen Literaturrecherche.Die Autoren möchten auch allen Autoren danken, die zusätzliche Daten für diese systematische Übersichtsarbeit bereitgestellt haben: Annika Hahlin, Strama Stockholm;Bent Hakan Lindberg, Universität Oslo;Carla De Oliveira Bernardo, Adelaide Medical School;Chantal Tan, Erasmus MC;Chantal van Houten, Wilhelmina Kinderkrankenhaus;Chirag Patel, Flinders University;Eefje de Bont, Universität Maastricht;Eva Maria Kraus, Universitätsklinikum Heidelberg;Fabienne Fischer, Schweizerisches Tropen- und Public Health-Institut;François Angoulvant, Universität Paris;Gunter Laux, Universitätsklinikum Heidelberg;Jérémie Cohen, Necker-Krankenhaus;Jonas Olsen, Universität Süddänemark;Kristin Ray, Universität Pittsburgh;Marieke Lemiengre, Universität Gent;Mark Ebell, University of Georgia;Marta Montejo Fernandez, Centro de Salud de Rontegi;Massimo Cartabia, Istituto Mario Negri;Michael Pulia, Universität von Wisconsin-Madison;Mohammad Razai, St. George's University of London;Niamh Redmond, Universität Bristol;Nick Francis, Universität Southampton;Nienke Hagedoorn, Erasmus MC;Parker Magin, Universität Newcastle;Pawel Stefanoff, Europäisches Zentrum für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten;Philipp Baumann, Universitäts-Kinderspital Zürich;Rianne Oostenbrink, Erasmus MC;Rick van Uum, UMC Utrecht;Rolanda Valintėliene, Institut für Hygiene;Sandra Arnold, Universität von Tennessee;Sara Malo, Universität Saragossa;Shana Burrowes, Boston Medical Center;Thérèse Kearns, Charles-Darwin-Universität;Uga Dumpis, Universität Lettland.JYV wurde vom National Institute for Health and Care Research (NIHR) Community Healthcare MedTech and In Vitro Diagnostics Co-operative at Oxford Health NHS Foundation Trust unterstützt.Die geäußerten Ansichten sind die des Autors/der Autoren und nicht unbedingt die des NHS, des NIHR oder des Ministeriums für Gesundheit und Soziales.Diese reine Webdatei wurde von der BMJ Publishing Group aus einer elektronischen Datei erstellt, die von dem/den Autor(en) bereitgestellt wurde, und wurde inhaltlich nicht bearbeitet.RB und HD sind gemeinsame Erstautoren.Twitter @RubenBurvenich, @NhungPharma, @laure_wynants, @jan_verbakelRB und HD trugen gleichermaßen bei.Mitwirkende RB – Methodik, Validierung, formale Analyse, Untersuchung, Datenpflege, Schreiben (Originalentwurf), Visualisierung.HD – Methodik, Validierung, formale Analyse, Untersuchung, Datenpflege, Schreiben (Originalentwurf), Visualisierung.NTHT – Untersuchung, Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung).JF – Untersuchung, Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung).LW – Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung).SH – Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung).ADS – Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung).JYV – Garant, Konzeptualisierung, Datenpflege, Untersuchung, Methodik, Projektverwaltung, Ressourcen, Überwachung, Validierung, Schreiben (Überprüfung und Bearbeitung).Finanzierung Diese Studie ist Teil des PhD-Projekts von RB, das von einem von KCE-Untersuchern geleiteten Studienprogramm „KCE-181137 ARON“ finanziert wird, bei dem die KU Leuven als Sponsor fungiert und die Universität Gent ein kooperierendes akademisches Zentrum ist.Die Finanzierung wird vollständig von der KU Leuven vermittelt.Provenienz und Peer-Review Nicht in Auftrag gegeben;extern begutachtet.Ergänzendes Material Dieser Inhalt wurde von den Autoren bereitgestellt.Es wurde nicht von der BMJ Publishing Group Limited (BMJ) geprüft und möglicherweise nicht von Experten begutachtet.Alle diskutierten Meinungen oder Empfehlungen sind ausschließlich die des Autors/der Autoren und werden nicht von BMJ unterstützt.BMJ lehnt jegliche Haftung und Verantwortung ab, die sich aus dem Vertrauen auf den Inhalt ergeben.Wenn der Inhalt übersetztes Material enthält, garantiert BMJ nicht die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Übersetzungen (einschließlich, aber nicht beschränkt auf lokale Vorschriften, klinische Richtlinien, Terminologie, Arzneimittelnamen und Arzneimitteldosierungen) und ist nicht verantwortlich für Fehler und/oder Auslassungen, die sich aus der Übersetzung und Adaption oder anderweitig ergeben.Online: ISSN 1468-2044 Druck: ISSN 0003-9888 Copyright © 2022 BMJ Publishing Group Ltd & Royal College of Paediatrics and Child Health.Alle Rechte vorbehalten.