Influence of an independent quarterly audit on publicly reported vancomycin-resistant enterocococi bacteremia data in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All Ontario hospitals are mandated to self-report vancomycin-resistant enterocococi (VRE) bacteremias to Ontario's Ministry of Health and Long-term Care for public reporting purposes. Independent quarterly audits of publicly reported VRE bacteremias between September 2013 and June 2015 were carried out by Public Health Ontario. VRE bacteremia case-reporting errors between January 2009 and August 2013 were identified by a single retrospective audit. METHODS: Employing a quasiexperimental pre-post study design, the relative risk of VRE bacteremia reporting errors before and after quarterly audits were modeled using Poisson regression adjusting for hospital type, case counts reported to the Ministry of Health and Long-term Care, and autocorrelation via generalized estimating equation. RESULTS: Overall, 24.5% (126 out of 514) of VRE bacteremias were reported in error; 114 out of 367 (31%) VRE bacteremias reported before quarterly audits and 12 out of 147 (8.1%) reported after audits were found to be incorrect. In adjusted analysis, quarterly audits of VRE bacteremias were associated with significant reductions in reporting errors when compared with before quarterly auditing (relative risk, 0.17; 95% confidence interval, 0.05-0.63). Risk of reporting errors among community hospitals were greater than acute teaching hospitals of the region (relative risk, 4.39; 95% CI, 3.07-5.70). CONCLUSIONS: This study found independent quarterly audits of publicly reported VRE bacteremias to be associated with significant reductions in reporting errors. Public reporting systems should consider adopting routine data audits and hospital-targeted training to improve data accuracy.
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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 | 0,015 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».