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Enregistrement W2792364982 · doi:10.1093/jcag/gwy009.034

A34 TRENDS AND PREDICTORS OF CLOSTRIDIUM DIFFICILE INFECTION AMONG THE CHILDREN OF MANITOBA: A POPULATION-BASED STUDY

2018· article· en· W2792364982 sur OpenAlexaffabout
Zoann Nugent, B. Nancy Yu, Lisa M. Lix, Laura E. Targownik, Çharles N. Bernstein, Harminder Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClostridium difficilePopulationLogistic regressionDiarrheaPediatricsDemographyInternal medicineEnvironmental healthAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clostridium difficile infection (CDI) is a significant cause of morbidity and mortality in both children and adults. Clostridium difficile causes a wide spectrum of clinical illnesses, from asymptomatic colonization and mild diarrhea to pseudomembranous colitis and toxic megacolon. CDI is not adequately characterized in the pediatric age group. Our objectives were to examine: (a) trends in CDI rates, and (b) predictors of CDIs, including recurrent CDIs, in the pediatric population. Data were extracted from several validated population-based datasets from the province of Manitoba for the period from 2005 to 2015. CDI was identified from a laboratory-confirmed CDI dataset. Children aged 2–17 years with CDI were matched to children without CDI, based on age, sex, 3-digit residential postal code and duration of coverage with Manitoba Health (MH) prior to the index date (i.e., date of first CDI). Children younger than 2 years of age were excluded on the basis of apparent lack of association between carriage and disease. Rates and time trends of CDIs using previously recommended definitions were determined. Predictors of CDI sub-types were determined using multivariable logistic regression models. CDIs diagnosed in outpatient and hospital settings were identified. Cox regression analysis was used to assess for the potential predictors of CDI, including age, sex, socio-economic status (SES), co-morbidities burden, and medications used. Over the study period, 277 children with CDI were identified and matched with 1314 controls without CDI. After excluding those who had CDI before the age of 2 years old, 193 CDI from 163 children (47% males) were included. Children with and without CDI were followed for 828 and 2753 persons years respectively. There was no significant increase in CDI rates over the observation period. Children with CDI had significantly higher number of outpatient clinic visits compared to controls in the year before CDI diagnosis (p<0.0001). Co-morbid conditions that were more prevalent among children with CDI than matched controls included Hirschsprung’s disease (p<0.001) and inflammatory bowel disease (p<0.0001). More than half of CDIs were community acquired and 18.7% were healthcare facility associated. Recurrent CDIs were responsible for 10.4% of CDI episodes (range 2–6 infections). Predictors of recurrence included malignancy (Hazard ratio (HR)= 3, 95% 1.1–8.8), Type 1 diabetes (HR=4.8, 95% CI 1.1–21.4) and neurodegenerative diseases (HR=8.4, 95% CI 1.9–37.5). The incidence of CDI is not increasing among children in Manitoba. Community-acquired CDI is much more common than healthcare facility-associated. Children with malignancy, type 1 diabetes and neurodegenerative disorders are more likely to have recurrent CDI. This work was supported with an unrestricted grant from MERCK

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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