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Enregistrement W2119968356 · doi:10.1086/591059

Strategies to Prevent Central Line–Associated Bloodstream Infections in Acute Care Hospitals

2008· article· en· W2119968356 sur OpenAlexaff
Jonas Marschall, Leonard A. Mermel, David C. Classen, Kathleen Meehan Arias, Kelly Podgorny, Deverick J. Anderson, Helen Burstin, David P. Calfee, Susan Coffin, Erik R. Dubberke, Victoria J. Fraser, Dale N. Gerding, Frances A. Griffin, Peter Groß, Keith S. Kaye, Michael Klompas, Evelyn Lo, Lindsay E. Nicolle, David A. Pegues, Trish M. Perl, Sanjay Saint, Cassandra D. Salgado, Robert A. Weinstein, Robert A. Wise, Deborah S. Yokoe

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueCentral Venous Catheters and Hemodialysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of Chicago
Mots-clésMedicineIntensive care medicineAcute careCentral lineIntensive care unitHealth carePopulationInfection controlEpidemiologyBloodstream infectionEmergency medicineIntensive careMedical emergencyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 central line–associated bloodstream infection (CLABSI) 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. Patients at risk for CLABSIs in acute care facilities a. Intensive care unit (ICU) population: The risk of CLABSI in ICU patients is high. Reasons for this include the frequent insertion of multiple catheters, the use of specific types of catheters that are almost exclusively inserted in ICU patients and associated with substantial risk (eg, arterial catheters), and the fact that catheters are frequently placed in emergency circumstances, repeatedly accessed each day, and often needed for extended periods. b. Non-ICU population: Although the primary focus of attention over the past 2 decades has been the ICU setting, recent data suggest that the greatest numbers of patients with central lines are in hospital units outside the ICU, where there is a substantial risk of CLABSI. 2. Outcomes associated with hospital-acquired CLABSI a. Increased length of hospital stay b. Increased cost; the non-inflation-adjusted attributable cost of CLABSIs has been found to vary from $3,700 to $29,000 per episode

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations462
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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