Catheter‐related Infection and Septicemia: Impact of Seasonality and Modifiable Practices from the DOPPS
Notice bibliographique
Résumé
Hemodialysis (HD) catheter-related infection (CRI) and septicemia contribute to adverse outcomes. The impact of seasonality and prophylactic dialysis practices during high-risk periods remain unexplored. This multicenter study analyzed DOPPS data from 12,122 HD patients (from 442 facilities) to determine the association between seasonally related climatic variables and CRI and septicemia. Climatic variables were determined by linkage to National Climatic Data Center of National Oceanic and Atmospheric Administration data. Catheter care protocols were examined to determine if they could mitigate infection risk during high-risk seasons. Survival models were used to estimate the adjusted hazard ratio (AHR) of septicemia by season and by facility catheter dressing protocol. The overall catheter-related septicemia rate was 0.47 per 1000 catheter days. It varied by season, with an AHR for summer of 1.46 (95% CI: 1.19-1.80) compared with winter. Septicemia was associated with temperature (AHR = 1.07; 95% CI: 1.02-1.13; p < 0.001). Dressing protocols using chlorhexidine (AHR of septicemia = 0.55; 95% CI: 0.39-0.78) were associated with fewest episodes of CRI or septicemia. Higher catheter-related septicemia in summer may be due to seasonal conditions (e.g., heat, perspiration) that facilitate bacterial growth and compromise protective measures. Extra vigilance and use of chlorhexidine-based dressing protocols may provide prophylaxis against CRI and septicemia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».