The Validation of a Novel Surveillance System for Monitoring Bloodstream Infections in the Calgary Zone
Notice bibliographique
Résumé
Background. Electronic surveillance systems (ESSs) that utilize existing information in databases are more efficient than conventional infection surveillance methods. The objective was to assess an ESS for bloodstream infections (BSIs) in the Calgary Zone for its agreement with traditional medical record review. Methods. The ESS was developed by linking related data from regional laboratory and hospital administrative databases and using set definitions for excluding contaminants and duplicate isolates. Infections were classified as hospital-acquired (HA), healthcare-associated community-onset (HCA), or community-acquired (CA). A random sample of patients from the ESS was then compared with independent medical record review. Results. Among the 308 patients selected for comparative review, the ESS identified 318 episodes of BSI of which 130 (40.9%) were CA, 98 (30.8%) were HCA, and 90 (28.3%) were HA. Medical record review identified 313 episodes of which 136 (43.4%) were CA, 97 (30.9%) were HCA, and 80 (25.6%) were HA. Episodes of BSI were concordant in 304 (97%) cases. Overall, there was 85.5% agreement between ESS and medical record review for the classification of where BSIs were acquired (kappa = 0.78, 95% Confidence Interval: 0.75-0.80). Conclusion. This novel ESS identified and classified BSIs with a high degree of accuracy. This system requires additional linkages with other related databases.
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 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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».