Seasonal variations in healthcare-associated infection in neonates in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the seasonal pattern of healthcare-associated infections (HCAI) among neonates and to describe the trend of HCAI. DESIGN: Secondary analyses of database. SETTING: The Canadian Neonatal Network database (2003-2009). PARTICIPANTS: Neonates with HCAI defined as blood/cerebrospinal fluid positive with pathogenic organism in a symptomatic infant after 2 days of age. MAIN OUTCOME MEASURE: The incidence rate for HCAI per 1000 days with a 95% CI, for the 4 warmest months (June-September) was compared with the remaining 8 months, to calculate the incidence rate ratio (IRR). RESULTS: Of 75 629 total infants, 4305 (5.7%) had HCAI (3367 had 1 and 938 had >1 episodes). Infants who had HCAI were of lower gestation, birth weight and Apgar score; but had higher severity of illness scores and clinical chorioamnionitis. There was a borderline increase in all HCAI (IRR 1.05, 95% CI 1.00 to 1.11) and a significant increase in Gram-negative HCAI (IRR 1.20, 95% CI 1.04 to 1.39) during the summer months. Overall, there was a 20% reduction in HCAI from 4.45/1000 days in January 2003 to 3.54/1000 days in December 2009 (mean difference 0.91/1000 days (95% CI 0.89 to 0.92). CONCLUSIONS: Gram-negative infections were significantly increased during the summer months of the year compared with the rest of the year among neonates. Overall, there was a significant temporal reduction in HCAI rates over the study period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».