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Enregistrement W2568617205 · doi:10.1017/ice.2016.321

Active Surveillance for Influenza Reduces but Does Not Eliminate Hospital Exposure to Patients With Influenza

2017· article· en· W2568617205 sur OpenAlexafffundabout
Brenda L. Coleman, Wil Ng, Vinaya Mahesh, Maja McGuire, Kazi Hassan, Karen Green, Shelly McNeil, Allison McGeer, Kevin Katz

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityToronto General HospitalUniversity of TorontoNorth York General HospitalMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineOutbreakInfection controlHospital admissionEmergency medicinePublic healthPediatricsInternal medicineIntensive care medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE To describe the frequency, characteristics, and exposure associated with influenza in hospitalized patients in a Toronto hospital DESIGN/METHOD Prospective data collected for consenting patients with laboratory-confirmed influenza and a retrospective review of infection control charts for roommates of cases over 3 influenza seasons RESULTS Of the 661 patients with influenza (age range: 1 week-103 years), 557 were placed on additional precautions upon admission. Of 104 with symptoms detected after admission, 57 cases were community onset and 47 were nosocomial (10 nosocomial were part of outbreaks). A total of 78 cases were detected after admission exposing 143 roommates. Among roommates tested for influenza after exposure, no roommates of community-onset cases and 2 of 16 roommates of nosocomial cases were diagnosed with influenza. Of 637 influenza-infected patients, 25% and 57% met influenza-like illness definitions from the Public Health Agency of Canada (PHAC) and Centers for Disease Control and Prevention (CDC), respectively, and 70.3% met the Provincial Infectious Diseases Advisory Committee (PIDAC) febrile respiratory illness definition. Among the 56 patients with community-onset influenza detected after admission, only 13%, 23%, and 34%, met PHAC, CDC, and PIDAC classifications, respectively. CONCLUSIONS In a setting with extensive screening and testing for influenza, 1 in 6 patients with influenza was not diagnosed until patients and healthcare workers had been exposed for >24 hours. Only 30% of patients with community-onset influenza detected after admission met the Ontario definition intended to identify cases, hampering efforts to prevent patient and healthcare worker exposures and reinforcing the need for prevention through vaccination. Infect Control Hosp Epidemiol 2017;38:387-392.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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