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Enregistrement W2091786605 · doi:10.1017/s0950268809991488

A comparison of risk factors associated with community-associated methicillin-resistant and -susceptible<i>Staphylococcus aureus</i>infections in remote communities

2010· article· en· W2091786605 sur OpenAlexafffund
George R. Golding, Paul N. Levett, Ryan McDonald, James Irvine, Mandiangu Nsungu, Shirley Woods, A. HORBAL, Christine G Siemens, M. A. Khan, Marianna Ofner-Agostini, M. R. Mulvey

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntimicrobial Resistance in Staphylococcus
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of ManitobaSaskatchewan Disease Control Laboratory
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMethicillin-resistant Staphylococcus aureusStaphylococcus aureusMicrobiologyMedicineStaphylococcal infectionsBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this case-control study, cases [community-associated methicillin-resistant Staphylococcus aureus (CA-MRSA), n=79] and controls [community-associated methicillin-susceptible S. aureus (CA-MSSA), n=36] were defined as a laboratory-confirmed infection in a patient with no previous hospital-associated factors. Skin and soft tissue were the predominant sites of infection, both for cases (67.1%) and controls (55.6%). Most of the cases (79.7%) and controls (77.8%) were aged <30 years. Investigations did not reveal any significant statistical differences in acquiring a CA-MRSA or CA-MSSA infection. The most common shared risk factors included overcrowding, previous antibiotic usage, existing skin conditions, household exposure to someone with a skin condition, scratches/insect bites, and exposure to healthcare workers. Similar risk factors, identified for both CA-MRSA and CA-MSSA infections, suggest standard hygienic measures and proper treatment guidelines would be beneficial in controlling both CA-MRSA and CA-MSSA in remote communities.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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

Citations32
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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