The use of laboratory-identified event surveillance to classify adverse outcomes due to<i>Clostridioides difficile</i>infection in Canadian long-term care facilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adverse outcomes following Clostridioides difficile infection (CDI) are not often reported for long-term care facility (LTCF) residents. We focused on the adverse outcomes due to CDI identified in Alberta LTCFs. METHODS: All positive Clostridioides difficile stool specimens identified by laboratory-identified (LabID) event surveillance in Alberta from 2011 to 2018, along with Alberta Continuing Care Information System, were used to define CDI in Alberta LTCFs. CDI cases were classified as long-term care onset, hospital onset, and community onset. Laboratory records were linked to provincial databases to analyze acute-care admissions and mortality within 30-day post CDI. Age, sex, case classification, episode, and operator type, were investigated using logistic regression. RESULTS: Overall, 902 CDI cases were identified in 762 LTCF residents. Of all CDI events, 860 (95.3%) were long-term care onset, 38 (4.2%) were hospital onset, and 4 (0.4%) were community onset. The CDI rate was 2.0 of 100,000 resident days. In total, 157 residents (20.6%) had 30-day all-cause mortality, 126 CDI cases (14.0%) had 30-day all-cause acute-care admissions. The 30-day all-cause mortality rate was significantly higher in residents aged >80 versus ≤80 years (24.9 vs 12.3 per 100 residents; P < .05). Residents aged >80 years, with hospital-onset CDI, and those staying in private or voluntary LTCFs were more likely to have 30-day all-cause acute-care admissions. CONCLUSIONS: The prevalence of CDI adverse outcomes is in LTCFs was found to be high using LabID event surveillance. Annual review of CDI adverse outcomes using LabID event can minimize the burden of surveillance and standardize the process across all Alberta LTCFs.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».