Diagnosis, Management, and Prevention of Clostridium difficile Infection in Long‐Term Care Facilities: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium difficile is a significant healthcare-associated pathogen and the major cause of antibiotic-associated diarrhea. The incidence and severity of C. difficile infection have increased in many parts of North America and Europe in the past few years with the widespread dissemination of a hypervirulent strain of C. difficile, referred to as North American pulsed-field type 1, polymerase chain reaction ribotype 027 (NAP1/027). C. difficile infection appears to affect older adults disproportionately. Long-term care facility (LTCF) residents are at greater risk because of advanced age, the frequent need for hospitalization, and recurrent exposures to antimicrobial agents. Early identification of C. difficile infection and prompt initiation of appropriate therapy are required to reduce morbidity and mortality. Diagnosis is based on the detection of C. difficile toxins A or B in diarrheal stool specimens. The treatment of choice for moderate or severe C. difficile infection (defined as the presence of pseudomembranous colitis, treatment in an intensive care unit, or two of (i) aged 60 and older, (ii) fever greater than 38.3°C, (iii) peripheral leukocytosis (>15,000 cells/mm(3) ), or (iv) hypoalbuminemia (<2.5 mg/dL) should be with oral vancomycin (125 mg four times a day for 10-14 days). Treatment with oral metronidazole should be reserved for those with milder disease. Measures to prevent outbreaks and reduce the risk of C. difficile infection in LCTFs should include antimicrobial stewardship to ensure judicious use of antibiotics, C. difficile infection surveillance, appropriate use of contact or barrier precautions, and careful environmental cleaning and disinfection using sporicidal agents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».