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Enregistrement W1595882434 · doi:10.25011/cim.v30i4.1777

Investigation of sources of potential bias in laboratory surveillance for anti-microbial resistance

2007· article· en· W1595882434 sur OpenAlexaffvenueabout
Kevin B. Laupland, Terry Ross, Johann Pitout, Deirdre L. Church, Daniel B. Gregson

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMedicineCiprofloxacinAntibiotic resistanceAntimicrobialPopulationCohort studyCeftriaxoneInternal medicineVeterinary medicineAntibioticsBiologyEnvironmental healthMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: There are a number of biases that may influence the validity of laboratory-based surveillance for antimicrobial resistance. Our objective was to evaluate the potential magnitude of bias in reporting of etiologic agents and their resistance rates associated with inclusion of multiple patient samples and non-random timing and location of sampling. METHODS: All urine cultures submitted to a regional laboratory in the Calgary Health Region during 2004 and 2005 were studied. Comparisons were then made using either the overall cohort or different subgroups compared with the "reference" or gold standard population where only the first isolate per patient per year per species was included. RESULTS: Overall 56,897 organisms were cultured at > or =104 cfu/mL from 53,548 samples from 35,890 patients; 39,835 organisms were included in the reference cohort. Escherichia coli was reported in 37,246 (65.5%) of overall cohort and 28,257 (70.9%) of the reference cohort. Therefore, the overall cohort resulted in a relative underestimation of the importance of E. coli as the principal cause of urinary tract infections by 8%. Similarly, reported rates of resistance to antimicrobial agents most notably ciprofloxacin [6,480/52,544 (12.3%) vs. 2,647/37,086 (7.1%)], gentamicin [2,991/48,070 (6.2%) vs. 1,567/34,608 (4.5%)], and ceftriaxone [1,737/44,922 (3.9%) vs. 889/32,745 (2.7%)] were higher in the overall than in the reference cohorts. There were large differences in both the distribution of organisms and rates of resistance associated with sampling during different times of the day, week, and year as well as from acute care hospitals and outpatient clinics (P< or =0.001). CONCLUSIONS: Reports from laboratory-based surveillance studies may be biased depending on the population studied and method of sampling employed. Care must be taken in interpreting results of surveillance studies that do not protect from these major sources of bias.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,152
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,365
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1520,365
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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