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Enregistrement W2969844442 · doi:10.11606/s1518-8787.2019053000879

Restrictive measure for the commercialization of antimicrobials in Brazil: results achieved

2019· article· en· W2969844442 sur OpenAlexaff
Josiane Moreira da Costa, Cristiano Soares de Moura, Cristiane Aparecida Menezes de Pádua, Aline Siqueira Fogal Vegi, Sérgia Maria Starling Magalhães, Marina Barra Rodrigues, Andréia Queiróz Ribeiro

Notice bibliographique

RevueRevista de Saúde Pública · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationMeasure (data warehouse)MedicineBusinessComputer scienceData miningMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess whether the incidence of hospital infection by a resistant microorganism decreased after the implementation of the restrictive measure of the National Health Surveillance Agency for the commercialization of antimicrobials. METHODS: A historical cohort study of medical records of adult patients admitted to a general and public hospital from May 2010 to July 2011. A cohort was formed with patients admitted in the period before the restrictive measure for the commercialization of antimicrobials (Phase I) and a second cohort was formed with patients admitted after the implementation of the restrictive measure (Phase II). RESULTS: The instantaneous risk of hospital infection by a resistant microorganism was estimated at seven by 1,000 people-time (95%CI 0.006-0.008) in Phase I, and four by 1,000 people-time (95%CI 0.003-0.005) in Phase II of the study. The differences between the survival curves in the different phases of the study and stratified by age group were also significant (p < 0.05). CONCLUSIONS: The results suggest that the implementation of the restrictive measure of the commercialization of antimicrobials by the National Health Surveillance Agency reduced the incidence of hospital infection by a resistant microorganism.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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