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Enregistrement W2092007410 · doi:10.1128/jcm.02877-12

CHROMagar Orientation Medium Reduces Urine Culture Workload

2013· article· en· W2092007410 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Microbiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of ManitobaShared Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadUrineTurnaround timeConfidence intervalMedicineComputer scienceInternal medicineOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbiology laboratories continually strive to streamline and improve their urine culture algorithms because of the high volumes of urine specimens they receive and the modest numbers of those specimens that are ultimately considered clinically significant. In the current study, we quantitatively measured the impact of the introduction of CHROMagar Orientation (CO) medium into routine use in two hospital laboratories and compared it to conventional culture on blood and MacConkey agars. Based on data extracted from our Laboratory Information System from 2006 to 2011, the use of CO medium resulted in a 28% reduction in workload for additional procedures such as Gram stains, subcultures, identification panels, agglutination tests, and biochemical tests. The average number of workload units (one workload unit equals 1 min of hands-on labor) per urine specimen was significantly reduced (P < 0.0001; 95% confidence interval [CI], 0.5326 to 1.047) from 2.67 in 2006 (preimplementation of CO medium) to 1.88 in 2011 (postimplementation of CO medium). We conclude that the use of CO medium streamlined the urine culture process and increased bench throughput by reducing both workload and turnaround time in our laboratories.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,453
Score d'incertitude au seuil0,302

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,320 · 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