The Interplay Between Acute and Long-Term Care Clostridium difficile Incidence in the United States Veterans Health Administration: A Retrospective Cohort Study of 169 Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Background. Although most acute and long-term care facilities in the same region are coupled by patient sharing and many experience high rates of C. difficile infection (CDI), the inter-facility spread of C. difficileis understudied. Our objective was to consider the determinants of CDI incidence across acute care (AC) and long-term care (LTC) facilities, with a specific interest in the role of patient sharing. Methods. We conducted a retrospective cohort study of CDI from 2006-2012 across the Veterans Affairs Healthcare System. Our outcome was defined as a health-care-associated lab-identified C. difficileevent, defined as a positive lab test in a patient having at least 3 days of facility exposure in the prior 8 weeks, and occurring at least 8 weeks from a previous positive test. Individual-level risk variables included (1) age, (2) antibiotic use, and history of (3) acute or (4) long-term care stay in the prior 56 days. Facility-level predictors included (1) antibiotic use (days with therapy per 1000 person-days), the proportion of persons with an (2) acute or (3) long-term care stay in prior 56 days, and importation of CDI cases from (4) acute or (5) long-term care per 10 000 person-days. Results. Eighty-seven LTC and 82 AC facilities met our inclusion criteria. The incidence of CDI in LTC was 3.8 per 10,000 patient-days (n = 6766 cases) and was 17.9 per 10,000 patient-days (n = 26,113 cases) in AC. LTC patients with a recent AC stay were more likely to develop CDI than those without a recent AC stay (IRR = 4.81, 95% CI: 4.56, 5.07). Similarly, AC patients with a recent LTC stay were also more likely to develop CDI than those without, but to a lesser degree (IRR = 1.88, 95% CI: 1.79, 1.98). Imported CDI cases were more prevalent in LTC (median = 75 per 10,000 patient-days, range: 1.5-355) compared to AC (median = 39, range: 0-115, p < 0.001). In bivariate weighted linear regression models, importation of AC cases was a strong predictor of increased CDI incidence in LTC (R2 = 0.62), but importation of cases from LTC was not as strong a predictor of AC rates (R2 = 0.21). Conclusion. Acute care and long-term care facilities are both impacted by importation of CDI. This research suggests that improved regional communication, and an inter-facility, coordinated approach to infection control, could help reduce CDI spread. Disclosures. All authors: No reported disclosures
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».