Predictive factors of Clostridioides difficile infection in hospitalized patients with new diarrhea: A retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Diagnostic testing for Clostridioides difficile infection (CDI) by nucleic acid amplification test (NAAT) cannot distinguish between colonization and infection. A positive NAAT may therefore represent a false positive for infection, since diarrhea due to various aetiologies may occur in hospitalized patients. Our objective was to help answer the question: "does this medical inpatient with diarrhea have CDI?" DESIGN: We conducted a retrospective cohort study (n = 248) on the Clinical Teaching Units of the Royal Victoria Hospital (Montréal, Canada). Patients were included if they had a NAAT between January 2014 and September 2015 and their admission diagnosis was not CDI. CDI cases and non-CDI cases were compared, and independent predictors of CDI were determined by logistic regression. RESULTS: Several factors were independently associated with CDI, including: hemodialysis (OR: 13.5, 95% CI: 2.85-63.8), atrial fibrillation (OR: 3.70, 95% CI: 1.52-9.01), whether the patient received empiric treatment (OR: 3.01, 95% CI: 1.04-8.68), systemic antibiotic therapy prior to testing (OR: 4.23, 95% CI: 1.71-10.5), previous positive NAAT (OR: 3.70, 95% CI: 1.41-9.72), and a leukocyte count of 11x109/L or higher (OR: 3.43, 95% CI: 1.42-8.26). The area under the curve was 0.80. CONCLUSION: For patients presenting with hospital-onset diarrhea, various parameters can help differentiate between CDI and other causes. A clinical prediction calculator derived from our cohort (http://individual.utoronto.ca/leet/cdiff.html) might assist clinicians in estimating the risk of CDI for inpatients; those with low pre-test probability may not require immediate testing, treatment, nor prolonged isolation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».