Comparison of target monitoring of nosocomial infection in intensive care units among different classes of hospitals in Jiangsu province
Notice bibliographique
Résumé
Objective To explore the effect of target monitoring of nosocomial infection in intensive care units （ ICU） among different classes of hospitals during different phases of time .Methods According to the“nosocomial infection monitoring standards” （ WS/T312-2009 ） promulgated by the Ministry of Health in 2001 , every hospital participated the ICU nosocomial infection target monitoring .Each season , the data about nosocomial infection quality control was reported .Then, the nosocomial infection quality control center checked the data, and published the statistical results , and completed a quality analysis .The monitoring data of the first quarter of 2012 and 2013 were analyzed by using Stata10.0.Results The infection rate in ICU per day, adjusted day infection rate , cases day infection rate in the first quarter of 2013 were 10.45‰, 2.91‰, 13.58‰, which were significantly lower than those of 12.19‰, 3.23‰, 17.44‰ in the first quarter of 2012 （χ2 =9.869, 8.161, 64.941, respectively; P <0.01 ）.The primary site of nosocomial infection was respiratory system .The day infection rate of ventilator associated pneumonia （ VAP） in the first quarter of 2013 was lower than that in the first quarter of 2012 （P<0.05）.Conclusions Patients in ICU are susceptible to the nosocomial infection .Targeted monitoring is a useful measure to discover the risk factors of nosocomial infection . It can help us take specific measures , and effectively reduce the incidence of nosocomial infection among ICU patients. Key words: Intensive care units; Nosocomial infection; Target monitoring
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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 | 0,000 | 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 ».