Keeping Vulnerable Children Safe from Pertussis Preventing Nosocomial Pertussis Transmission in the Neonatal Intensive Care Unit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the impact of different acellular pertussis booster vaccination strategies on the probability of a nosocomial pertussis outbreak occurring and the distribution of outbreak sizes observed for each intervention strategy. SETTING: Neonatal intensive care unit. METHODS: We developed a stochastic, agent-based simulation model to examine the impact of booster vaccination strategies for pertussis on health care-related transmission. RESULTS: Our results demonstrate that healthcare worker booster vaccination decreases the probability of secondary transmission from 49% (base case, no boosting) to 2% (if 95% of healthcare workers are boosted) and decreases final outbreak size. Boosting family caregivers did not have a clinically significant impact on nosocomial disease transmission. CONCLUSION: The provision of booster vaccine to healthcare workers in the neonatal intensive care unit substantially reduces the risk of hospital-centered pertussis outbreaks in a manner that enhances the health of hospitalized children. A formal health economic analysis of this finding is currently under way. Policies to protect patient safety in pediatric facilities should include compliance with the United States Advisory Committee on Immunization Practices, which recommends provision of pertussis booster vaccination to healthcare workers.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».