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Enregistrement W2889184420 · doi:10.14745/ccdr.v40is2a02

Antimicrobial resistance surveillance in Canadian hospitals, 2007−2012

2014· article· en· W2889184420 sur OpenAlexafffundvenueabout
Denise Gravel, CP Archibald, Linda Pelude, M. R. Mulvey, George R. Golding

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineClostridium difficileInfection controlAntibiotic resistanceMethicillin-resistant Staphylococcus aureusAntibioticsStaphylococcus aureusIntensive care medicineMicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) is a collaborative effort of the Public Health Agency of Canada's Centre for Communicable Diseases and Infection Control, the National Microbiology Laboratory, and 54 largely university-affiliated tertiary care sentinel hospitals in 10 provinces across Canada. OBJECTIVE: To provide a summary of antibiotic resistance rates of four key antibiotic resistant organisms in major hospitals across Canada from January 1, 2007, to December 31, 2012. METHODS: Patients' clinical and demographic data and associated results of laboratory analyses were submitted to the Agency by participating hospitals. The infection rates were summarized per 1,000 patient admissions at national and regional levels. RESULTS: (CRE) have been measured since 2010 and have been low and stable, with 0.11 CRE infections per 1,000 patient admissions in 2010 and 0.14 CRE infections per 1,000 admissions in 2012, with higher rates in the Western and Central regions and lower rates in the Eastern region. CONCLUSION: In Canada, of the four antibiotic resistant organisms under surveillance, HA-CDI and MRSA have been gradually decreasing, VRE is low but rising, and CRE remains low with Western and Central rates consistently higher than Eastern rates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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