Syndromic surveillance for evaluating the occurrence of healthcare‐associated infections in equine hospitals
Notice bibliographique
Résumé
REASONS FOR PERFORMING STUDY: Methods that can be used to estimate rates of healthcare-associated infections and other nosocomial events have not been well established for use in equine hospitals. Traditional laboratory-based surveillance is expensive and cannot be applied in all of these settings. OBJECTIVES: To evaluate the use of a syndromic surveillance system for estimating rates of occurrence of healthcare-associated infections among hospitalised equine cases. STUDY DESIGN: Multicentre, prospective longitudinal study. METHODS: This study included weaned equids (n = 297) that were admitted for gastrointestinal disorders at one of 5 participating veterinary referral hospitals during a 12-week period in 2006. A survey form was completed by the primary clinician to summarise basic case information, procedures and treatments the horse received, and whether one or more of 7 predefined nosocomial syndromes were recognised at any point during hospitalisation. Adjusted rates of nosocomial events were estimated using Poisson regression. Risk factors associated with the risk of developing a nosocomial event were analysed using multivariable logistic regression. RESULTS: Among the study population, 95 nosocomial events were reported to have occurred in 65 horses. Controlling for differences among hospitals, 19.7% (95% confidence interval, 14.5-26.7) of the study population was reported to have had at least one nosocomial event recognised during hospitalisation. The most commonly reported nosocomial syndromes that were unrelated to the reason for hospitalisation were surgical site inflammation and i.v. catheter site inflammation. CONCLUSIONS: Syndromic surveillance systems can be standardised successfully for use across multiple hospitals without interfering with established organisational structures, in order to provide useful estimates of rates related to healthcare-associated infections.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».