Effect of Patterns of Transferring Patients among Healthcare Institutions on Rates of Nosocomial Methicillin-Resistant<i>Staphylococcus aureus</i>Transmission: A Monte Carlo Simulation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effect of the rate and pattern of patient transfers among institutions within a single metropolitan area on the rates of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) transmission among patients in hospitals and nursing homes. METHODS: A stochastic, discrete-time, Monte Carlo simulation was used to model the rate and spread of MRSA transmission among patients in medical institutions within a single metropolitan area. Admission, discharges, transfers, and nosocomial transmission were simulated with respect to different interinstitutional transfer strategies and various situational scenarios, such as outlier institutions with high transmission rates. RESULTS: The simulation results indicated that transfer patterns and transfer rate changes do not affect nosocomial MRSA transmission. Outlier institutions with high transmission rates affect the system wide rate of nosocomial infections differently, depending on institution type. CONCLUSION: It is worth effort to understanding disease-transmission dynamics and interinstitutional transfer patterns for the management of recently introduced diseases or strains. Once endemic in a system, other strategies for transmission control need to be implemented.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».