Impact of the Type of Diagnostic Assay on Clostridium difficile Infection and Complication Rates in a Mandatory Reporting Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most Clostridium difficile infection (CDI) surveillance programs neither specify the diagnostic method to be used nor stratify rates accordingly. We assessed the difference in healthcare-associated CDI (HA-CDI) incidence and complication rates obtained by 2 validated diagnostic methods. METHODS: This was a prospective cohort study of patients for whom a C. difficile test was ordered between 1 August 2010 and 31 July 2011. All specimens were tested in parallel by a commercial polymerase chain reaction (PCR) assay targeting toxin B gene tcdB, and a 3-step algorithm detecting glutamate dehydrogenase and toxins A and B by enzyme immunoassay and cell culture cytotoxicity assay (EIA/CCA). CDI incidence rate ratios were calculated using univariate Poisson regression. RESULTS: A total of 1321 stool samples were tested during a period totaling 95 750 patient-days. Eighty-five HA-CDI cases were detected by PCR and 56 cases by EIA/CCA (P = .01). The overall incidence rate was 8.9 per 10 000 patient-days (95% confidence interval [CI], 7.1-10.9) by PCR and 5.8 per 10 000 patient-days (95% CI, 4.4-7.4) by EIA/CCA (P = .01). The incidence rate ratio comparing PCR and EIA/CCA was 1.52 (95% CI, 1.08-2.13; P = .015). Overall complication rate was 27% (23/85) when CDI was diagnosed by PCR and 39% (22/56) by EIA/CCA (P = .16). Cases detected by PCR only were less likely to develop a complication of CDI compared with cases detected by both PCR and EIA/CCA (3% vs 39%, respectively; P < .001). CONCLUSIONS: Performing PCR instead of EIA/CCA is associated with a >50% increase in the CDI incidence rate. Standardization of diagnostic methods may be indicated to improve interhospital comparison.
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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 | 0,023 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».