Conception and development of Urinary Tract Infection indicators to advance the quality of spinal cord injury rehabilitation: SCI-High Project
Notice bibliographique
Résumé
Context: Urinary tract infections (UTI) are the most frequent secondary health condition following spinal cord injury or disease (SCI/D) that adversely impact overall health and quality of life, and often result in rehabilitation service interruptions, emergency department visits, and urinary sepsis.Methods: Experts in Urohealth and/or UTI recognition and management and the SCI-High Project Team used a combination of evidence synthesis and consensus methods for developing the UTI indicators. A systematic search and a Driver diagram analysis were applied to identify key factors influencing UTI. This Driver diagram guided the UTI Working Group when defining the construct, specifying the aim for the UTI SCI/D quality indicators, and developing the UTI diagnostic checklist and fever definition.Results: The structure indicator was the proportion of patients with a health care professional (i.e. family physician or urologist) able to follow-up with the patient regarding urine culture and sensitivity results within 48–72 h of collection. The Working Group knowingly adopted a single checklist for UTI diagnosis, recognizing the stark contrast in the complexity of diagnosis in acute versus community settings. The process indicator is the proportion of SCI/D rehabilitation inpatients with UTI as defined by the UTI diagnostic checklist. The outcome indicator is the proportion of SCI/D rehabilitation inpatients with inappropriate antibiotic prescription.Conclusion: UTI can be diagnosed using the developed symptoms and signs checklist. These structure, process, and outcome quality indicators will ultimately reduce inappropriate antibiotic therapy for UTI and the rising incidence of antibiotic resistance among community-dwelling individuals with chronic SCI/D.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».