Cumulative Antimicrobial Susceptibility Data from Intensive Care Units at One Institution: Should Data Be Combined?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cumulative susceptibility test data (CSTD) are used to guide empirical antimicrobial therapy and to track trends in antibiotic resistance. The Clinical and Laboratory Standards Institute recommends reporting CSTD at least annually and sets the minimum number of isolates per reported organism at 30. To comply, many hospitals combine data from multiple intensive care units (ICUs); however, this may not be appropriate to guide empirical therapy because of variations in patient populations. In this study, susceptibility data for two different ICUs at a tertiary care hospital in Toronto, Canada, were used to create a traditional CSTD report, which combined data from different ICUs, and a rolling-average CSTD report, which pooled 2 years of data for each ICU separately. For simplicity, data for only the most common Gram-negative organisms (Escherichia coli,Pseudomonas aeruginosa) and the most relevant antibiotics (ciprofloxacin, piperacillin-tazobactam) were examined. With the rolling-average method, significant differences in susceptibility were seen between the ICUs in 50% of the organism-antimicrobial combinations. Furthermore, the 3% median year-over-year difference in susceptibilities seen for the 16 organism-antibiotic combinations by using the traditional method was lower than the 14% median difference seen for the 20 between-ICU within-year comparisons obtained using the rolling-average method. Changes in our selection of empirical antibiotics resulted from this revised approach, and our results suggest that pooling data from ICUs with different patient populations may not be appropriate. A rolling-average method may be an appropriate strategy for the creation of individual-unit CSTD reports.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle