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Enregistrement W2020822096 · doi:10.1086/592698

Summer Peaks in the Incidences of Gram-Negative Bacterial Infection Among Hospitalized Patients

2008· article· en· W2020822096 sur OpenAlexaff
Eli N. Perencevich, Jessina C. McGregor, Michelle Shardell, Jon P. Furuno, Anthony D. Harris, J. Glenn Morris, David N. Fisman, Judith A. Johnson

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcinetobacter baumanniiEnterobacter cloacaePseudomonas aeruginosaAcinetobacterIncidence (geometry)MedicineSeasonalityStaphylococcus aureusBiologyInternal medicineMicrobiologyAntibioticsVeterinary medicineEnterobacteriaceaeBacteriaEscherichia coliEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Recognition of seasonal trends in hospital infections may improve diagnosis, use of empirical therapy, and infection prevention interventions. There are very few data available regarding the seasonal variability of these infections. We quantified the seasonal variation in the incidences of hospital infection caused by common bacterial pathogens and estimated the association between temperature changes and infection rates. METHODS: A cohort of all adult patients admitted to the University of Maryland Medical Center during the period from 1998 through 2005 was analyzed. Time-series analyses were used to estimate the association of the number of infections per month caused by Pseudomonas aeruginosa, Acinetobacter baumannii, Enterobacter cloacae, Escherichia coli, Staphylococcus aureus, and enterococci with season and temperature, while controlling for long-term trends. RESULTS: There were 218,594 admissions to the index hospital, and analysis of 26,624 unique clinical cultures that grew the organisms of interest identified increases in the mean monthly rates of infection caused by P. aeruginosa (28% of isolates recovered; P ! .01), E. cloacae (46%; P ! .01), E. coli (12%; P ! .01), and A. baumannii (21%; Pp.06). For each 10 degrees F increase, we observed a 17% increase in the monthly rates of infection caused by P. aeruginosa (Pp.01) and A. baumanii (Pp.05). CONCLUSION: Significantly higher rates of gram-negative infection were observed during the summer months, compared with other seasons. For some pathogens, higher temperatures were associated with higher infection rates, independent of seasonality. These findings have important implications for infection prevention, such as enhanced surveillance during the warmer months, and for choice of empirical antimicrobial therapy among hospitalized adults. Future, quasi-experimental investigations of gram-negative infection prevention initiatives should control for seasonal variation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations177
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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