MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2308134905 · doi:10.1093/ofid/ofu051.53

534Reduction in Patient Isolation Days for Suspected Influenza: Impact of Automated Influenza Testing

2014· article· en· W2308134905 sur OpenAlexaffabout
Matthew Muller, Larissa Matukas, Shara Junaid, Penelope Salvarakis

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIsolation (microbiology)Patient isolationVirologyPathogenic organismIntensive care medicineMicrobiologyInfection control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. During influenza season hospital admissions increase, as does the need for patient isolation. Increased patient volumes and the burden of isolation may adversely affect patient care. Newer testing methodologies that reduce TAT should reduce isolation needs, but formal studies examining this hypothesis are lacking. This study was conducted to determine whether adoption of an automated influenza diagnostic test (Xpert Flu assay, Cepheid) would reduce turn-around time (TAT) and patient isolation days. Methods. This study was conducted at a 450 bed acute care hospital in Toronto. Overall isolation days, indications for isolation, and the TAT for influenza results were compared between the 2012/13 and 2013/14 influenza seasons. Between seasons, our testing methodology changed from a conventional reverse-transcription PCR assay (RealStar Influenza S&T RT-PCR Kit 3.0, Altona Diagnostics) to an automated assay with random access (Xpert Flu assay, Cepheid). Automation and random access allowed 7 day/week testing of specimens as they arrived rather than once daily testing 3 days per week without increasing technologist workload. Results. We identified 57 and 68 confirmed cases of influenza in 2012/13 and 2013/14 (Fig 1). Total patient days were similar during the two time periods (66,308 vs. 66,366). TAT was lower in 2013/2014 (35h vs. 3.6h). Daily mean isolation days for all indications (32.9 vs. 27.7, p < 0.001), for contact precautions (25.0 vs. 19.8, p < 0.001) and for droplet precautions (6.0 vs. 3.5, p < 0.001) all fell significantly in 2013/14 while no change was noted in daily mean airborne isolation days (2.6 vs. 2.9, p = 0.20) (Fig 2). Most strikingly, while daily mean droplet precaution days for confirmed influenza rose slightly (0.86 vs. 1.1,p = 0.018), daily mean droplet precaution days for suspected influenza fell 85% (2.7 vs. 0.41, p < 0.001) in 2013/14 (Fig 2). Conclusion. Implementation of an automated test that allowed influenza testing 7 days per week reduced the TAT from days to hours. This resulted in a 42% drop in isolation days for droplet precautions and an 85% reduction in days in droplet precautions for patients with suspected influenza. These results were observed despite an increase in total cases of influenza in 2013/14. Disclosures. All authors: No reported disclosures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,346 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Forum Infectious DiseasesMême sujetInfluenza Virus Research StudiesTravaux en français237 207