A Comparison of Administrative Data Versus Surveillance Data for Hospital-Associated Methicillin-Resistant <i>Staphylococcus aureus</i> Infections in Canadian Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND In Canadian hospitals, clinical information is coded according to national coding standards and is routinely collected as administrative data. Administrative data may complement active surveillance programs by providing in-hospital MRSA infection data in a standardized and efficient manner, but only if infections are accurately captured. OBJECTIVE To assess the accuracy of administrative data regarding in-hospital bloodstream infections (BSIs) and all-body-site infections due to MRSA. METHODS A retrospective study of all (adult and pediatric) in-hospital MRSA infections was conducted by comparing administrative data against surveillance data from 217 acute Canadian hospitals (124 in Ontario, 93 in Alberta) over a 12-month period. Hospital-associated MRSA BSI cases in Ontario, and for all-body-site MRSA infections in Alberta were identified. Pearson correlation coefficients were used to compare the number of hospital-level MRSA cases within administrative versus surveillance datasets. The correlation of all-body-site MRSA infections versus MRSA BSIs was also assessed using the Ontario administrative data. RESULTS Strong correlations between hospital-level MRSA cases in administrative and surveillance datasets were identified for Ontario (r=0.79; 95% CI, 0.72-0.85) and Alberta (r=0.92; 95% CI, 0.88-0.94). A strong correlation between all-body-site and bloodstream-only MRSA infection rates was identified across Ontario hospitals (r=0.95; P<.0001; 95% CI, 0.93-0.96). CONCLUSIONS This study provides good evidence of the comparability of administrative and surveillance datasets in identifying in-hospital MRSA infections. With standard definitions, administrative data can provide estimates of in-hospital infections for monitoring and/or comparisons across hospitals. Infect Control Hosp Epidemiol 2017;38:436-443.
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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 | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».