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Enregistrement W3096113148 · doi:10.1017/ice.2020.479

Decreased Hospitalizations and Costs From Infection in Sixteen Nursing Homes in the SHIELD OC Regional Decolonization Initiative

2020· article· en· W3096113148 sur OpenAlexaboutno aff
Gabrielle Gussin, James A. McKinnell, Raveena Singh, Ken Kleinman, Amherst Loren Miller, Raheeb Saavedra, Lauren Heim, Marlene Estevez, Tabitha D. Catuna, Eunjung Lee, Thomas Tjoa, Rachel B. Slayton, Nimalie D. Stone, John A. Jernigan, Matthew Zahn, Lynn Janssen, Shruti K. Gohil, Philip A. Robinson, Steven Park, Robert A. Weinstein, Mary K. Hayden, Cassiana E. Bittencourt, Ellena M. Peterson, Susan S. Huang

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBathingMedicaidQuarter (Canadian coin)IodophorEmergency medicineHealth careSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Distinguished Oral Background: Shared Healthcare Intervention to Eliminate Life-threatening Dissemination of MDROs in Orange County, California (SHIELD OC) was a CDC-funded regional decolonization intervention from April 2017 through July 2019 involving 38 hospitals, nursing homes (NHs), and long-term acute-care hospitals (LTACHs) to reduce MDROs. Decolonization in NH and LTACHs consisted of universal antiseptic bathing with chlorhexidine (CHG) for routine bathing and showering plus nasal iodophor decolonization (Monday through Friday, twice daily every other week). Hospitals used universal CHG in ICUs and provided daily CHG and nasal iodophor to patients in contact precautions. We sought to evaluate whether decolonization reduced hospitalization and associated healthcare costs due to infections among residents of NHs participating in SHIELD compared to nonparticipating NHs. Methods: Medicaid insurer data covering NH residents in Orange County were used to calculate hospitalization rates due to a primary diagnosis of infection (counts per member quarter), hospital bed days/member-quarter, and expenditures/member quarter from the fourth quarter of 2015 to the second quarter of 2019. We used a time-series design and a segmented regression analysis to evaluate changes attributable to the SHIELD OC intervention among participating and nonparticipating NHs. Results: Across the SHIELD OC intervention period, intervention NHs experienced a 44% decrease in hospitalization rates, a 43% decrease in hospital bed days, and a 53% decrease in Medicaid expenditures when comparing the last quarter of the intervention to the baseline period (Fig. 1). These data translated to a significant downward slope, with a reduction of 4% per quarter in hospital admissions due to infection (P < .001), a reduction of 7% per quarter in hospitalization days due to infection (P < .001), and a reduction of 9% per quarter in Medicaid expenditures (P = .019) per NH resident. Conclusions: The universal CHG bathing and nasal decolonization intervention adopted by NHs in the SHIELD OC collaborative resulted in large, meaningful reductions in hospitalization events, hospitalization days, and healthcare expenditures among Medicaid-insured NH residents. The findings led CalOptima, the Medicaid provider in Orange County, California, to launch an NH incentive program that provides dedicated training and covers the cost of CHG and nasal iodophor for OC NHs that enroll. Funding: None Disclosures: Gabrielle M. Gussin, University of California, Irvine, Stryker (Sage Products): Conducting studies in which contributed antiseptic product is provided to participating hospitals and nursing homes. Clorox: Conducting studies in which contributed antiseptic product is provided to participating hospitals and nursing homes. Medline: Conducting studies in which contributed antiseptic product is provided to participating hospitals and nursing homes. Xttrium: Conducting studies in which contributed antiseptic product is provided to participating hospitals and nursing homes.

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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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