Long Term Trends in the Occurrence of Nosocomial Blood Stream Infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine trends in the occurrence of nosocomial blood stream infection at the University of Alberta Hospital. METHODS: A prospective survey of nosocomial blood stream infection was conducted; cases from August 1986 to December 1996 were reviewed. Cases were detected by a review of positive blood cultures reported by the microbiology laboratory. Centers for Disease Control and Prevention definitions of nosocomial infection were used to categorize isolates as nosocomial, community acquired or contaminant. RESULTS: There were 2389 cases; primary bacteremia was the most common source (57%), followed by urinary tract, respiratory tract and surgical site sources (10% each). The nosocomial blood steam infection rate rose progressively from 6.0/1000 admissions and 4.59/10,000 patient days in 1986 to 11.2/1000 admissions and 14.31/10,000 days in 1996 (P<0.01); 48% of the total increase in rate occurred between 1995 and 1996. Significant increases occurred between 1986 and 1996 in primary infections (from 3.2 to 7.5/1000 admissions, P<0.01) and infections from all secondary sources (from 2.5 to 3.8/1000 admissions, P=0.01). Coagulase-negative staphylococci (27%), Staphylococcus aureus (19%) and enterococci (9%) were the most common microbial causes. Aerobic Gram-negative bacilli accounted for 28% and candida for 6%. Coagulase-negative staphylococci, enterococci and candida all became more prevalent as causes of infection over the study period. CONCLUSIONS: The nosocomial blood stream infection rate in the hospital has nearly doubled in the past 10 years, largely due to increased primary bacteremia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».