Increasing Prevalence and Severity of Clostridium difficile Colitis in Hospitalized Patients in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate changes in the epidemiological features of Clostridium difficile colitis in hospitalized patients in the United States (C difficile is a common cause of nosocomial diarrhea that has been shown to be increasing in virulence in Canada and across Europe). DESIGN: Cohort analysis of all patients with C difficile colitis in the Nationwide Inpatient Sample. SETTING: Population-based data from the Nationwide Inpatient Sample, a 20% stratified random sample of US hospital discharge abstracts from January 1, 1993, through December 31, 2003. PATIENTS: Using standard International Classification of Diseases, Ninth Revision (ICD-9) diagnostic codes, we identified patients with C difficile colitis. We controlled for comorbid conditions by calculating the Deyo modification of the Charlson score. To determine the relationship of year of diagnosis on main outcome measures, we constructed multivariate models. MAIN OUTCOME MEASURES: The prevalence, case fatality, total mortality rate, and colectomy rate of C difficile colitis. RESULTS: We found that the prevalence, case fatality, total mortality rate, and colectomy rate of C difficile colitis increased from 1993 through 2003. In our regression analysis, the year of diagnosis predicted an increase in prevalence, case fatality, total mortality rate, and colectomy rate after adjusting for potential confounders. CONCLUSIONS: The prevalence, case fatality, total mortality rate, and colectomy rate of C difficile colitis significantly increased from 1993 to 2003. These findings provide compelling evidence of the changing epidemiological features of C difficile colitis.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».