Reflections from Infection Prevention 2015: beating the bugs, improving the systems and thinking outside the box
Notice bibliographique
Résumé
Beating the bugsThe conference kicked off with Professor Andreas Voss.By Andreas' own admission, he was given a curve-ball of a title: 'CRE, VRE, C. difficile or MRSA: what should be the priority of infection prevention?' Andreas developed a framework for grading the priority of our microbial threats, accounting for transmissibility, virulence, antibiotic resistance, at-risk patients, feasibility of decolonisation, cost and impact of uncontrolled spread, and the result?Any and all microbes that cause healthcare-associated infection (HCAI) should be a priority of infection prevention.Even those that seem to have less clinical impact (such as VRE) are good indicators of system failure.If we focus too much on one threat, we risk losing sight of the bigger picture.Next, Dr Jennifer Gardy (Canada) told the story of an outbreak using whole genome sequencing (WGS).I was struck by how far DNA sequencing has come in such a short time frame: to think that you can now sequence a genome in a USB drive on your laptop!The roadblock to its useful application is now not the sequencing per se, but the bioinformatics and useful clinical application.But, if that can be solved, WGS offers the potential to turn a 'plate of spaghetti' epidemiological picture into a clear transmission network, and allow you to 'read outbreaks like a book'.Jennifer used the now infamous outbreak of carbapenemresistant enterobacteriaceae at the National Institutes of Health Clinical Center as an example, which, in reality was really rather small; perhaps that is the point (Palmore and Henderson, 2013).However, the potential applications of WGS go far beyond simple outbreak investigation, encompassing epidemic tracking and metagenomics, and even find a routine application in clinical microbiology (Roach et al., 2015).It was significant that only 8% of the audience had participated in a WGS study; I suspect this will be 98% in 5 years' time.Carole Fry's guest lecture offered some historical perspective, tracking the introduction of first standard and then transmission based precautions from the early 1990s.Although standard precautions are a great idea in principle, they (ironically) lack standardisation!The Centers for Disease Prevention & Control (CDC) family of precautions Reflections from Infection Prevention 2015: beating the bugs, improving the systems and thinking outside the box
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».