Estimating Attributable Mortality Due to Nosocomial Infections Acquired in Intensive Care Units
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The strength of the association between intensive care unit (ICU)-acquired nosocomial infections (NIs) and mortality might differ according to the methodological approach taken. OBJECTIVE: To assess the association between ICU-acquired NIs and mortality using the concept of population-attributable fraction (PAF) for patient deaths caused by ICU-acquired NIs in a large cohort of critically ill patients. SETTING: Eleven ICUs of a French university hospital. DESIGN: We analyzed surveillance data on ICU-acquired NIs collected prospectively during the period from 1995 through 2003. The primary outcome was mortality from ICU-acquired NI stratified by site of infection. A matched-pair, case-control study was performed. Each patient who died before ICU discharge was defined as a case patient, and each patient who survived to ICU discharge was defined as a control patient. The PAF was calculated after adjustment for confounders by use of conditional logistic regression analysis. RESULTS: Among 8,068 ICU patients, a total of 1,725 deceased patients were successfully matched with 1,725 control patients. The adjusted PAF due to ICU-acquired NI for patients who died before ICU discharge was 14.6% (95% confidence interval [CI], 14.4%-14.8%). Stratified by the type of infection, the PAF was 6.1% (95% CI, 5.7%-6.5%) for pulmonary infection, 3.2% (95% CI, 2.8%-3.5%) for central venous catheter infection, 1.7% (95% CI, 0.9%-2.5%) for bloodstream infection, and 0.0% (95% CI, -0.4% to 0.4%) for urinary tract infection. CONCLUSIONS: ICU-acquired NI had an important effect on mortality. However, the statistical association between ICU-acquired NI and mortality tended to be less pronounced in findings based on the PAF than in study findings based on estimates of relative risk. Therefore, the choice of methods does matter when the burden of NI needs to be assessed.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».