Lessons Learned from Pseudo-Oubreak of Legionella pneumophilia Serogroup 1 Infections
Notice bibliographique
Résumé
Legionnaires disease (LD) has been increasingly identified in communities, as well as healthcare-associated outbreaks linked to contaminated water in hospitals. Since Legionella can be found in man-made water systems, hospitals are particularly vigilant to ensure patient safety and minimize risk for Legionella exposure. We report the investigation of marked increase in number of pneumonia cases due to Legionella pneumophila serogroup 1 over 12 month period concerning for community and possible healthcare-associated outbreak. We conducted a record review of each positive Legionella Urinary Antigen Enzyme Immunoassay (EIA) test to see if: a) case definition was met, b) risk factor for LD, c) identify common points of potential exposure, d) healthcare exposure in the last 14 days. Assessment of patient and risk for nosocomial transmission were discussed with local and state health departments. Discordance between test result and patient clinical picture led us to repeat testing on 10 patients and discuss with laboratory to reassess testing process. If case suggested nosocomial transmission, environmental and water sampling for Legionella species were collected. We reviewed calculated ratio results from plate readers. The percent of positive urine Legionella tests in 2015 was 0.57% and increased to 1.36% in 2016. This rate further increased to 6.48% in last quarter of 2016 after testing switched to a different lab with same EIA. Case review suggested a discordance of positive test result and clinical presentation starting in September. Of a total of 61 cases, 33 occurred late in the year over 10 week period. Mean age of patients was 68.5 years old. Twenty-one cases did not fit case definition and 11 patients were possible LD; these cases had “low positive” results on plate reader. The lab reviewed technique, plate washing, and plate reader calculations for the assay. Nine specimens were concurrently tested by a different lab with negative results, thus pointing to lab inconsistency. Several false positives were noted in patients that did not fit the clinical picture of LD with a “low positive” test result by ratio calculation. Due to this lab error and concern for missing a diagnosis, roughly 20 patients were unnecessarily prescribed antibiotics. 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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».