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Enregistrement W2914810136 · doi:10.1097/nur.0000000000000426

A Multifaceted Approach to the Prevention of Clostridioides (Clostridium) Difficile

2019· article· en· W2914810136 sur OpenAlexaff
Kimberly Pate, Jennifer Reece, Alex Smyre

Notice bibliographique

RevueClinical Nurse Specialist · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensKimberly-Clark (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClostridioidesClostridium difficileClostridiumMedicineClostridium InfectionsIntensive care medicineMicrobiologyInternal medicineBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/OBJECTIVES: The purpose of this project was to design and implement a sustainable program to reduce hospital-acquired cases of Clostridioides difficile. DESCRIPTION OF THE PROJECT: Experiencing higher rates in a large, academic medical center, hospital leaders were assembled. The overall facility rate was 6.9% in 2014 with a first quarter rate of 8.4% in 2015. Individual unit rates were as high as 19.8%. A team of key stakeholders was assembled to plan, execute, and reevaluate targeted solutions. Strategies implemented were an innovative, automated screening tool, an evidence-based prevention bundle; and staff education. OUTCOMES: A facility-wide C difficile prevention program was implemented with a sustained decrease in rates observed from 8.4% in the first quarter of 2015 to 6.0% in the fourth quarter of 2017. The standardized infection ratio ranged from 0.541 to 0.889, consistently below the national mean. CONCLUSION: Clostridioides difficile is a leading cause of hospital-associated diarrhea and a tremendous burden on healthcare systems increasing morbidity, mortality, and financial strain. A multidisciplinary, multifaceted approach was critical to ensure early detection, reduce risk of transmission, and decrease overall 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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,320 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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