Healthcare-associated bloodstream infection trends under a provincial surveillance program
Notice bibliographique
Résumé
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 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) | 0,001 | 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 ».