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Enregistrement W3095035446 · doi:10.1017/ice.2020.608

A 6-Year Review of Carbapenemase-Producing Organisms in Alberta, Canada

2020· review· en· W3095035446 sur OpenAlexaffabout
Ye Shen, Jennifer Ellison, Uma Chandran, Sumana Fathima, Jamil N. Kanji, Bonita E. Lee, Stephanie Smith, Sharla Manca, Lisa Lachance, Blanda Chow, Kathryn Bush

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of AlbertaProvincial Laboratory of Public HealthAlberta HealthAlberta Health ServicesGovernment of AlbertaGlenrose Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralEpidemiologyPublic healthHospital admissionHealth careAcute careEmergency medicineFamily medicineEnvironmental healthInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This review describes the epidemiology of carbapenemase-producing organisms (CPO) in both the community and hospitalized populations in the province of Alberta. Methods: Newly identified CPO-positive individuals from April 1, 2013, to March 31, 2018, were retrospectively reviewed from 3 data sources, which shared a common provincial CPO case definition: (1) positive CPO results from the Provincial Laboratory for Public Health, which provides all referral and confirmatory CPO testing, (2) CPO cases reported to Alberta Health, and (3) CPO surveillance from Alberta Health Services Infection Prevention and Control (IPC). The 3 data sources were collated, and initial CPO cases were classified according to their likely location of acquisition: hospital-acquired, hospital-identified, on admission, and community-identified. Risk factors and adverse outcomes were obtained from linkage to administrative data. Results: In total, 171 unique individuals were newly identified with a first-time CPO case. Also, 15% (25 of 171) were hospital-acquired (HA), 21% (36 of 171) were hospital-identified (HI), 33% (57 of 171) were on admission, and 31% (53 of 171) were community identified. Overall, 9% (5 of 171) resided in long-term care facilities. Of all patients in acute-care facilities, 30% (35 of 118) had infections and 70% were colonized. Overall, 38% (65 of 171) had an acute-care admission in the 1 year prior to CPO identification; 59% (63 of 106) of those who did not have a previous admission had received healthcare outside Alberta. A large proportion of on-admission cases (81%, 46 of 57) and community-identified (66%, 33 of 53) cases did not have any acute-care admissions in Alberta in the previous year. Overall, 10% (14 of 171) had ICU admissions in Alberta within 30 days of CPO identification, and 5% (8 of 171) died within 30 days. The most common carbapenemase gene identified was NDM-1 (53%, 90 of 171). Conclusions: These findings highlight the robust nature of Alberta’s provincial CPO surveillance network. We reviewed 3 different databases (laboratory, health ministry, IPC) to obtain comprehensive data to better understand the epidemiology of CPO in both the community and hospital settings. More than half of the individuals with CPO were initially identified in the community or on admission. Most had received healthcare outside Alberta, and no acute-care admissions occurred in Alberta in the previous year. It is important to be aware of the growing reservoir of CPO outside the hospital setting because it could impact future screening and management practices. Funding: None Disclosures: None

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0250,041
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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