66: Nosocomial Infection (NI) Trends in Canadian Neonatal Intensive Care Units: Association with Mortality and Morbidity
Notice bibliographique
Résumé
As effective treatment for infants born very preterm has decreased mortality, the NI risk in that population has increased. The impact of NI on mortality and morbidity is unclear and the trends in NI rates in Canadian NICUs has not been well documented. To characterize recent trends of NI among preterm infants admitted to Canadian Level 3 NICUs during 2008–2012, and assess the impact of NI trends on trends in neonatal mortality and severe morbidities. A retrospective observational cohort study was performed on infants born <33 weeks gestational age and admitted to 24 NICU sites participating in the Canadian Neonatal NetworkTM during 2008–2012. NICU sites were classified into three groups according to baseline NI rates in 2008 using Cochrane-Armitage trend test (14% or less, 15% to 19%, more than 19%). Data was extracted from health records after discharge using standardized definitions and manual of operations. Association of NI trends and trends in the composite mortality/morbidity were tested using multivariable logistic regression after adjustment for potential confounders and important risk factors. Sites with high baseline NI rates showed significantly decreasing trends in the following years however no significant NI trends were detected for sites with low or medium baseline NI rates. The trend in composite mortality/morbidity was significantly decreased for sites with decreased NI trends (OR 0.89 [95% CI 0.85 to 0.93]), but no significant trend in mortality/morbidity was detected for sites with increased NI rates. However a decreasing trend in mortality/morbidity was also observed in sites with constant NI rates. NI trends decreased only for sites with high baseline NI rates, which indicates that future reporting of NI rates must account for baseline NI rates. NI trends may affect NICU mortality/morbidity but further research must be done to determine the exact relationship between these variables.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».