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Enregistrement W3028327806 · doi:10.1017/s0950268820001041

Risk of bloodstream infection in patients with renal dysfunction: a population-based cohort study

2020· article· en· W3028327806 sur OpenAlexaff
Gabrielle Dagasso, Joslyn Conley, Lisa Steele, Elizabeth E. C. Parfitt, Kelsey Pasquill, Kevin B. Laupland

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensRoyal Inland HospitalThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioRenal functionInternal medicineRisk factorIncidence (geometry)PopulationConfidence intervalCohortCohort studyRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although patients with end-stage renal disease (ESRD) are known to be at high risk for developing bloodstream infections (BSI), the risk associated with lesser degrees of renal dysfunction is not well defined. We sought to determine the risk for acquiring and dying from community-onset BSIs among patients with renal dysfunction. A retrospective, population-based cohort study was conducted among adult residents without ESRD in the western interior of British Columbia. Estimated glomerular filtration rates (eGFR) were determined for cases and incidence rate ratios (IRR) were calculated using prevalence estimates. Overall, 1553 episodes of community-onset BSI were included of which 39%, 32%, 17%, 9%, 2% and 1% had preceding eGFRs of ≥90, 60-89, 45-59, 30-44, 15-29 and <15 ml/min/m2, respectively. As compared to those with eGFR ≥60 ml/min/m2, patients with eGFR 30-59 ml/min/m2 (IRR 4.4; 95% confidence interval (CI) 3.9-4.9) and eGFR <30 ml/min/m2 (IRR 7.0; 95% CI 5.0-9.5) were at significantly increased risk for the development of community-onset BSI. An eGFR <30 ml/min/m2 was an independent risk factor for death (odds ratio 2.3; 95% CI 1.01-5.15). Patients with renal dysfunction are at increased risk for developing and dying from community-onset BSI that is related to the degree of dysfunction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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