Prevention of <i>Clostridium difficile</i> Infection: A Systematic Survey of Clinical Practice Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Clostridium difficile infection (CDI) is the most common cause of hospital-acquired infectious diarrhea. OBJECTIVE To analyze the methodological quality, content, and supporting evidence among clinical practice guidelines (CPGs) on CDI prevention. DESIGN AND SETTING We searched medical databases and gray literature for CPGs on CDI prevention published January 2004-January 2015. Three reviewers independently screened articles and rated CPG quality using the Appraisal of Guidelines for Research and Evaluation II (AGREE II) instrument, composed of 23 items, rated 1-7, within 6 domains. We reported each domain score as a percentage of its maximum possible score and standardized range. We summarized recommendations, extracted their supporting articles, and rated individually the level of evidence using the Oxford Centre for Evidence-Based Medicine Levels of Evidence. RESULTS Of 2,578 articles screened, 5 guidelines met inclusion criteria. Median AGREE II scores and interquartile ranges were: clarity of presentation, 75.9% (75.9%-79.6%); scope and purpose, 74.1% (68.5%-85.2%); editorial independence, 63.9% (47.2%-66.7%); applicability, 43.1% (19.4%-55.6%); stakeholder involvement, 40.7% (38.9%-44.4%); and rigor of development, 18.1% (17.4%-35.4%). CPGs addressed several common strategies for CDI prevention, including antibiotic stewardship, hypochlorite solutions, probiotic prophylaxis, and bundle strategies. Recommendations were often not consistent with evidence, and most were based on low-level studies. CONCLUSION CPGs did not adhere well to AGREE II reporting standards. Furthermore, there was limited transparency in moving from evidence to recommendations. CDI prevention CPGs need to better adhere to AGREE-II and be transparent in moving from evidence to recommendations, and recommendations need to be consistent with available evidence. Infect Control Hosp Epidemiol 2016;37:901-908.
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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 | 0,014 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».