MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111785648 · doi:10.14745/ccdr.v46i1112a05

Device-associated infections in Canadian acute-care hospitals from 2009 to 2018

2020· article· en· W3111785648 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNosocomial Infections in ICU
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineInfection controlEpidemiologyEmergency medicineAcute careInternal medicinePediatricsIntensive care medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Healthcare-associated infections (HAIs) pose a serious risk to patient safety and quality of care.The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) conducts national surveillance of HAIs at sentinel acute-care hospitals across Canada.This report provides an overview of 10 years of Canadian data on the epidemiology of select deviceassociated HAIs.Methods: Over 40 hospitals submitted data between 2009 and 2018 for hip and knee surgical site infections (SSIs), cerebrospinal fluid shunt SSIs, paediatric cardiac SSIs and/or central lineassociated bloodstream infections (CLABSIs).Counts, rates, patient and hospital characteristics, as well as pathogen distributions and antimicrobial susceptibilities are presented.Results: A total of 4,300 device-associated infections were reported.Central line-associated bloodstream infections were the most common device-associated HAI reported (n=2,973, 69%) and hip and knee arthroplasty infections were the most common SSIs reported (66% of SSIs).Our findings show decreasing CLABSI rates in neonatal intensive care units (4.2 to 1.9 per 1,000 line-days, p<0.0001) and decreasing knee SSI rates (0.69 to 0.30 infections per 100 surgeries, p=0.007).Rates of device-associated HAIs have remained relatively consistent over the 10-year surveillance period.Overall, 4,599 pathogens were identified from device-associated HAI; 70% of these were related to CLABSIs.Coagulase-negative staphylococci (29%) and Staphylococcus aureus (14%) were the most frequently reported pathogens.Gram-positive pathogens represented 68% of identified pathogens, gram-negative pathogens represented 22% and fungi represented 9%.Conclusion: Understanding the national burden of device-associated HAIs is essential for developing and maintaining benchmark rates for informing infection and prevention control and antimicrobial stewardship policies and programs.

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)0,004
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanada Communicable Disease ReportMême sujetNosocomial Infections in ICUTravaux en français237 207