Automated Cluster Detection of Health Care–Associated Infection Based on the Multisource Surveillance of Process Data in the Area Network: Retrospective Study of Algorithm Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cluster detection of health care-associated infections (HAIs) is crucial for identifying HAI outbreaks in the early stages. OBJECTIVE: We aimed to verify whether multisource surveillance based on the process data in an area network can be effective in detecting HAI clusters. METHODS: We retrospectively analyzed the incidence of HAIs and 3 indicators of process data relative to infection, namely, antibiotic utilization rate in combination, inspection rate of bacterial specimens, and positive rate of bacterial specimens, from 4 independent high-risk units in a tertiary hospital in China. We utilized the Shewhart warning model to detect the peaks of the time-series data. Subsequently, we designed 5 surveillance strategies based on the process data for the HAI cluster detection: (1) antibiotic utilization rate in combination only, (2) inspection rate of bacterial specimens only, (3) positive rate of bacterial specimens only, (4) antibiotic utilization rate in combination + inspection rate of bacterial specimens + positive rate of bacterial specimens in parallel, and (5) antibiotic utilization rate in combination + inspection rate of bacterial specimens + positive rate of bacterial specimens in series. We used the receiver operating characteristic (ROC) curve and Youden index to evaluate the warning performance of these surveillance strategies for the detection of HAI clusters. RESULTS: The ROC curves of the 5 surveillance strategies were located above the standard line, and the area under the curve of the ROC was larger in the parallel strategy than in the series strategy and the single-indicator strategies. The optimal Youden indexes were 0.48 (95% CI 0.29-0.67) at a threshold of 1.5 in the antibiotic utilization rate in combination-only strategy, 0.49 (95% CI 0.45-0.53) at a threshold of 0.5 in the inspection rate of bacterial specimens-only strategy, 0.50 (95% CI 0.28-0.71) at a threshold of 1.1 in the positive rate of bacterial specimens-only strategy, 0.63 (95% CI 0.49-0.77) at a threshold of 2.6 in the parallel strategy, and 0.32 (95% CI 0.00-0.65) at a threshold of 0.0 in the series strategy. The warning performance of the parallel strategy was greater than that of the single-indicator strategies when the threshold exceeded 1.5. CONCLUSIONS: The multisource surveillance of process data in the area network is an effective method for the early detection of HAI clusters. The combination of multisource data and the threshold of the warning model are 2 important factors that influence the performance of the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».