<i>Clostridium difficile</i>-Associated Diarrhea: Predictors of Severity in Patients Presenting to the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Experiences with Clostridium difficile-associated diarrhea (CDAD) were reviewed to determine predictors of severity in patients presenting from the community. METHODS: All patients admitted to two hospitals over 4.5 years with a primary diagnosis of CDAD were reviewed. Patients requiring a hospital stay of greater than 14 days, colectomy, intensive care unit admission or who died were classified as 'severe CDAD' and compared with the remainder of the patients (termed 'mild CDAD'). RESULTS: One hundred fifty-three patients (mean age 63.4+/-20.5 years, range 21 to 93, 64.7% female) were reviewed. Forty-four per cent of the patients had community-acquired CDAD, and the remainder had hospital-acquired disease. There were 44/153 (28.8%) patients with severe CDAD, of which 10/153 (6.5%) died. The severe group had more patients over 70 years old (75% versus 43% in the mild group, OR 3.09, CI 1.81-8.63, P<0.001) and had more comorbid disease (median two major organ systems affected [range zero to five] versus one [range zero to four] in the mild group, OR 1.52, CI 1.27-2.65, P<0.05). Patients with recurrent CDAD were more likely to have severe CDAD (12/44 versus 10/109 in the mild group, OR 4.10, CI 1.47-9.40, P<0.01). CONCLUSION: Age over 70 years, comorbid illness and CDAD recurrence are significant risk factors for severe disease and a poor outcome in patients admitted to hospital for CDAD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».