Clostridium difficile-Associated Diarrhea Outbreaks: The Name of the Game Is Isolation and Cleaning
Notice bibliographique
Résumé
Sir—We read with interest the article by Pépin et al. [1], which reports that use of quinolones is a major risk factor for illness during an outbreak of Clostridium difficile—associated diarrhea (CDAD). These results confirm previous observations that quinolones and other antibiotics, such as third-generation cephalosporins, macrolides, broad-spectrum β-lactams, and aminoglycosides, are important risk factors for CDAD [2, 3]. However, in addition to instating and/or following policies regarding antibiotic use, other infection-control procedures—including environmental hygiene, washing hands with soap and water, and isolating patients who have CDAD—are critical to the prevention of the spread of this disease [4, 5]. This outbreak has also been affecting our institution and has even forced medical units to be closed for varying lengths of time [6]. Interestingly, our institution does not have any respiratory quinolones on formulary and only uses ciprofloxacin. The fact that most patients are naive to treatment with respiratory quinolones leads us to believe that other factors have played a role in this outbreak.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,055 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».