Strategies to Prevent <i>Clostridium difficile</i> Infections in Acute Care Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Previously published guidelines are available that provide comprehensive recommendations for detecting and preventing healthcare-associated infections. The intent of this document is to highlight practical recommendations in a concise format designed to assist acute care hospitals in implementing and prioritizing their Clostridium difficile infection (CDI) prevention efforts. Refer to the Society for Healthcare Epidemiology of America/Infectious Diseases Society of America “Compendium of Strategies to Prevent Healthcare-Associated Infections” Executive Summary and Introduction and accompanying editorial for additional discussion. 1. Increasing rates of CDI C. difficile now rivals methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) as the most common organism to cause healthcare-associated infections in the United States. a. In the United States, the proportion of hospital discharges in which the patient received the International Classification of Diseases, Ninth Revision discharge diagnosis code for CDI more than doubled between 2000 and 2003, and CDI rates continued to increase in 2004 and 2005 (L. C. McDonald, MD, personal communication, July 2007). These increases have been seen in pediatric and adult populations, but elderly individuals have been disproportionately affected. CDI incidence has also increased in Canada and Europe. b. There have been numerous reports of an increase in CDI severity. c. Most reports of increases in the incidence and severity of CDI have been associated with the BI/NAP1/027 strain of C. difficile. This strain produces more toxins A and B in vitro than do many other strains of C. difficile, produces a third toxin (binary toxin), and is highly resistant to fluoroquinolones.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,010 |
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 ».