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Enregistrement W2923847257 · doi:10.1017/ice.2018.357

Healthcare-associated bloodstream infection trends under a provincial surveillance program

2019· article· en· W2923847257 sur OpenAlexaffabout
Iman Fakih, Élise Fortin, Marc-André Smith, Alex Carignan, Claude Tremblay, Jasmin Villeneuve, Danielle Moisan, Charles Frenette, Caroline Quach, Alexandra M. Schmidt

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de SherbrookeCentre hospitalier universitaire de QuébecInstitut National de Santé Publique du QuébecMcGill UniversityCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicinePoisson regressionConfidence intervalBloodstream infectionRate ratioCohortRetrospective cohort studyCohort studyEmergency medicinePediatricsInternal medicineEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: BACTOT, Quebec's healthcare-associated bloodstream infection (HABSI) surveillance program has been operating since 2007. In this study, we evaluated the changes in HABSI rates across 10 years of BACTOT surveillance under a Bayesian framework. DESIGN: A retrospective, cohort study of eligible hospitals having participated in BACTOT for at least 3 years, regardless of their entry date. Multilevel Poisson regressions were fitted independently for cases of HABSI, catheter-associated bloodstream infections (CA-BSIs), non-catheter-associated primary BSIs (NCA-BSIs), and BSIs secondary to urinary tract infections (BSI-UTIs) as the outcome and log of patient days as the offset. The log of the mean Poisson rate was decomposed as the sum of a surveillance year effect, period effect, and hospital effect. The main estimate of interest was the cohort-level rate in years 2-10 of surveillance relative to year 1. RESULTS: Overall, 17,479 cases and 33,029,870 patient days were recorded for the cohort of 77 hospitals. The pooled 10-year HABSI rate was 5.20 per 10,000 patient days (95% CI, 5.12-5.28). For HABSI, CA-BSI, and BSI-UTI, there was no difference between the estimated posterior rates of years 2-10 compared to year 1. The posterior means of the NCA-BSI rate ratios increased from the seventh year until the tenth year, when the rate was 29% (95% confidence interval, 1%-89%) higher than the first year rate. CONCLUSIONS: HABSI rates and those of the most frequent subtypes remained stable over the surveillance period. To achieve reductions in incidence, we recommend that more effort be expended in active interventions against HABSI alongside surveillance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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