The Drivers of Acute and Long-term Care Clostridium difficile Infection Rates: A Retrospective Multilevel Cohort Study of 251 Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Background: Drivers of differences in Clostridium difficile incidence across acute and long-term care facilities are poorly understood. We sought to obtain a comprehensive picture of C. difficile incidence and risk factors in acute and long-term care. Methods: We conducted a case-cohort study of persons spending at least 3 days in one of 131 acute care or 120 long-term care facilities managed by the United States Veterans Health Administration between 2006 and 2012. Patient (n = 8) and facility factors (n = 5) were included in analyses. The outcome was the incidence of facility-onset laboratory-identified C. difficile infection (CDI), defined as a person with a positive C. difficile test without a positive test in the prior 8 weeks. Results: CDI incidence in acute care was 5 times that observed in long-term care (median, 15.6 vs 3.2 per 10000 person-days). History of antibiotic use was greater in acute care compared to long-term care (median, 739 vs 513 per 1000 person-days) and explained 72% of the variation in C. difficile rates. Importation of C. difficile cases (acute care: patients with recent long-term care attributable infection; long-term care: residents with recent acute care attributable infection) was 3 times higher in long-term care as compared to acute care (median, 52.3 vs 16.2 per 10000 person-days). Conclusions: Facility-level antibiotic use was the main factor driving differences in CDI incidence between acute and long-term care. Importation of acute care C. difficile cases was a greater concern for long-term care as compared to importation of long-term care cases for acute care.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».