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Enregistrement W2157755620

Efficacy of cleaning products for C. difficile: environmental strategies to reduce the spread of Clostridium difficile-associated diarrhea in geriatric rehabilitation.

2010· article· en· W2157755620 sur OpenAlexaff
Nora MacLeod-Glover, Cheryl A Sadowski

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensBruyère
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClostridium difficileDiarrheaRehabilitationIntensive care medicineInfection controlMEDLINEEnvironmental healthInternal medicineMicrobiologyPhysical therapyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To review the evidence for the efficacy of products used for environmental or hand cleaning on the rates of Clostridium difficile-associated diarrhea (CDAD). QUALITY OF EVIDENCE: MEDLINE, EMBASE, and the Cochrane Database of Systematic Reviews were searched for articles pertinent to the efficacy of cleaning products against C. difficile or studies with outcomes related to rates of CDAD. Evidence was level II. MAIN MESSAGE: Minimizing the incidence of CDAD in geriatric rehabilitation units is essential to achieving the goals of increasing patient function and independence for discharge into the community. Attention to environmental control of C. difficile and its spores by health care workers and patient visitors is an important secondary prevention strategy. CONCLUSION: Chlorine-releasing agents are more effective than detergents for killing spores produced by C. difficile. No level I evidence is available to determine if the use of chlorine-releasing agents has an effect on rates of CDAD. Hand-washing is currently the recommended strategy for reducing transmission of C. difficile. Alcohol gels do not inactivate C. difficile spores; however, increased use of alcohol hand gel has not been associated with higher rates of CDAD.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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