Efficacy of Admission Screening for Extended-Spectrum Beta-Lactamase Producing Enterobacteriaceae
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We hypothesized that admission screening for extended-spectrum β-lactamase-producing Enterobacteriaceae (ESBL-E) reduces the incidence of hospital-acquired ESBL-E clinical isolates. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: 12 hospitals (6 screening and 6 non-screening) in Toronto, Canada. PATIENTS: All adult inpatients with an ESBL-E positive culture collected from 2005-2009. METHODS: Cases were defined as hospital-onset (HO) or community-onset (CO) if cultures were positive after or before 72 hours. Efficacy of screening in reducing HO-ESBL-E incidence was assessed with a negative binomial model adjusting for study year and CO-ESBL-E incidence. The accuracy of the HO-ESBL-E definition was assessed by re-classifying HO-ESBL-E cases as confirmed nosocomial (negative admission screen), probable nosocomial (no admission screen) or not nosocomial (positive admission screen) using data from the screening hospitals. RESULTS: There were 2,088 ESBL-E positive patients and incidence of ESBL-E rose from 0.11 to 0.42 per 1,000 inpatient days between 2005 and 2009. CO-ESBL-E incidence was similar at screening and non-screening hospitals but screening hospitals had a lower incidence of HO-ESBL-E in all years. In the negative binomial model, screening was associated with a 49.1% reduction in HO-ESBL-E (p<0.001). A similar reduction was seen in the incidence of HO-ESBL-E bacteremia. When HO-ESBL-E cases were re-classified based on their admission screen result, 46.5% were positive on admission, 32.5% were confirmed as nosocomial and 21.0% were probable nosocomial cases. CONCLUSIONS: Admission screening for ESBL-E is associated with a reduced incidence of HO-ESBL-E. Controlled, prospective studies of admission screening for ESBL-E should be a priority.
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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 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».