Determinants of hospitalization for a cutaneous injection-related infection among injection drug users: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cutaneous injection-related infections (CIRI) are a primary reason individuals who inject drugs (IDU) are hospitalized. The objective of this study was to investigate determinants of hospitalization for a CIRI or related infectious complication among a cohort of supervised injection facility (SIF) users. METHODS: From 1 January 1 2004 until 31 January 2008, using Cox proportional hazard regression, we examined determinants of hospitalization for a CIRI or related infectious complication (based on ICD 10 codes) among 1083 IDU recruited from within the SIF. Length of stay in hospital and cost estimates, based on a fully-allocated costing model, was also evaluated. RESULTS: Among hospital admissions, 49% were due to a CIRI or related infectious complication. The incidence density for hospitalization for a CIRI or related infectious complication was 6.07 per 100 person-years (95% confidence intervals [CI]: 4.96 - 7.36). In the adjusted Cox proportional hazard model, being HIV positive (adjusted hazard ratio [AHR] = 1.79 [95% CI: 1.17 - 2.76]) and being referred to the hospital by a nurse at the SIF (AHR = 5.49 [95% CI: 3.48 - 8.67]) were associated with increased hospitalization. Length of stay in hospital was significantly shorter among participants referred to the hospital by a nurse at the SIF when compared to those who were not referred (4 days [interquartile range {IQR}: 2-7] versus 12 days [IQR: 5-33]) even after adjustment for confounders (p = 0.001). CONCLUSIONS: A strong predictor of hospitalization for a CIRI or related infectious complication was being referred to the hospital by a nurse from the SIF. This finding indicates that nurses not only facilitate hospital utilization but may provide early intervention that prevents lengthy and expensive hospital visits for a CIRI or related infectious complication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».