The Epidemiology and Economic Burden of<i>Clostridium difficile</i>Infection in Korea
Notice bibliographique
Résumé
The prevalence of Clostridium difficile infection and the associated burden have recently increased in many countries. While the main risk factors for C. difficile infection include old age and antibiotic use, the prevalence of this infection is increasing in low-risk groups. These trends highlight the need for research on C. difficile infection. This study pointed out the prevalence and economic burden of C. difficile infection and uses the representative national data which is primarily from the database of the Korean Health Insurance Review and Assessment Service, for 2008-2011. The annual economic cost was measured using a prevalence approach, which sums the costs incurred to treat C. difficile infection. C. difficile infection prevalence was estimated to have increased from 1.43 per 100,000 in 2008 to 5.06 per 100,000 in 2011. Moreover, mortality increased from 69 cases in 2008 to 172 in 2011. The economic cost increased concurrently, from $2.4 million in 2008 to $7.6 million, $10.5 million, and $15.8 million in 2009, 2010, and 2011, respectively. The increasing economic burden of C. difficile infection over the course of the study period emphasizes the need for intervention to minimize the burden of a preventable illness like C. difficile infection.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».