Infectious diseases consultation improves key performance metrics in the management of <i>Staphylococcus aureus</i> bacteremia: A multicentre cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: bacteremia (SAB) is associated with significant morbidity and mortality. We sought to identify factors associated with infectious diseases consultation (IDC) and understand how IDC associates with SAB patient management and outcomes. Methods: A multicentre retrospective study was performed between 2012 and 2014 in a large Canadian Health Zone in order to determine factors associated with IDC and performance of key quality of care determinants in SAB management and clinical outcomes. Factors subject to quality of care determinants were established a priori and studied for associations with IDC and 30-day all-cause mortality using multivariable analysis. Results: Of 961 SAB episodes experienced by 892 adult patients, 605 episodes received an IDC. Patients receiving IDC were more likely to have prosthetic valves and joints and to have community-acquired and known sources of SAB, but increasing age decreased IDC occurrence. IDC was the strongest independent predictor for quality of care performance metrics, including repeat blood cultures and echocardiography. Mortality at 30 days was 20% in the cohort, and protective factors included IDC, achievement of source control, targeted therapy within 48 hours, and follow-up blood cultures but not the performance of echocardiography. Conclusions: There were significant gaps between the treatments and investigations that patients actually received for SAB and what is considered the optimal management of their condition. IDC is associated with improved attainment of targeted SAB quality of care determinants and reduced mortality rates. Based on our findings, we propose a policy of mandatory IDC for all cases of SAB to improve patient management and outcomes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».