The Effect of Hospital-Acquired Clostridium difficile Infection on In-Hospital Mortality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of hospital-acquired Clostridium difficile infection (CDI) on patient outcomes are incompletely understood. We conducted this study to determine the independent impact of hospital-acquired CDI on in-hospital mortality after adjusting for the time-varying nature of CDI and baseline mortality risk at hospital admission. METHODS: This retrospective observational study used data from the Ottawa Hospital (Ottawa, Ontario, Canada) data warehouse. Inpatient admissions with a start date after July 1, 2002, and a discharge date before March 31, 2009, were included. Stratified analyses and a Cox multivariate proportional hazards regression model were used to determine if hospital-acquired CDI was associated with time to in-hospital death. RESULTS: A total of 136 877 admissions were included. Hospital-acquired CDI was identified in 1393 admissions (overall risk per admission, 1.02%; 95% confidence interval [CI], 0.97%-1.06%). The risk of hospital-acquired CDI significantly increased as the baseline mortality risk increased: from 0.2% to 2.6% in the lowest to highest deciles of baseline risk. Hospital-acquired CDI significantly increased the absolute risk of in-hospital death across all deciles of baseline risk (pooled absolute increase, 11%; 95% CI, 9%-13%). Cox regression analysis revealed an average 3-fold increase in the hazard of death associated with hospital-acquired CDI (95% CI, 2.4-3.7); this hazard ratio decreased with increasing baseline mortality risk. CONCLUSIONS: Hospital-acquired CDI was independently associated with an increased risk of in-hospital death. Across all baseline risk strata, for every 10 patients acquiring the infection, 1 person died.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».