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Enregistrement W3127350774 · doi:10.1016/j.ekir.2021.01.010

Association of Local Unit Sampling and Microbiology Laboratory Culture Practices With the Ability to Identify Causative Pathogens in Peritoneal Dialysis-Associated Peritonitis in Thailand

2021· article· en· W3127350774 sur OpenAlexaff
Talerngsak Kanjanabuch, Tanittha Chatsuwan, Nibondh Udomsantisuk, Tanawin Nopsopon, Pongpratch Puapatanakul, Guttiga Halue, Pichet Lorvinitnun, Kittisak Tangjittrong, Surapong Narenpitak, Chanchana Boonyakrai, Sajja Tatiyanupanwong, Rutchanee Chieochanthanakij, Worapot Treamtrakanpon, Uraiwan Parinyasiri, Niwat Lounseng, Phichit Songviriyavithaya, Suchai Sritippayawan, Somchai Eiam‐Ong, Kriang Tungsanga, David W. Johnson, Bruce Robinson, Jeffrey Perl, Kearkiat Praditpornsilpa, Areewan Cheawchanwattana, Piyaporn Towannang, Kanittha Triamamornwooth, Nisa Thongbor, Nipa Aiyasanon, Donkum Kaewboonsert, Pensri Uttayotha, Wichai Sopassathit, Salakjit Pitakmongkol, Ussanee Poonvivatchaikarn, Bunpring Jaroenpattrawut, Somphon Buranaosot, Sukit Nilvarangkul, Warakoan Satitkan, Wanida Somboonsilp, Pimpong Wongtrakul, Ampai Tongpliw, Anocha Pullboon, Montha Jankramol, Apinya Wechpradit, Chadarat Kleebchaiyaphum, Wadsamon Saikong, Worauma Panya, Siriwan Thaweekote, Sriphrae Uppamai, Jarubut Phisutrattanaporn, Sirirat Sirinual, Setthapon Panyatong, Puntapong Taruangsri, Boontita Prasertkul, Thanchanok Buanet, Panthira Passorn, Rujira Luksanaprom, Angsuwarin Wongpiang, Metinee Chaiwut, Ruchdaporn Phaichan, Peerapach Rattanasoonton, Wanlaya Thongsiw, Narumon Lukrat, Sayumporn Thaitrng, Yupha Laoong, Niparat Pikul, Navarat Rukchart, Korawee Sukmee, Wandee Chantarungsri

Notice bibliographique

RevueKidney International Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilKhon Kean UniversityChulalongkorn UniversityNational Research Council of ThailandThailand Research FundKing Chulalongkorn Memorial Hospital
Mots-clésPeritoneal dialysisMedicinePeritonitisFeline infectious peritonitisGuidelineNephrologyDialysisIntensive care medicineInternal medicinePathologyInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: This describes variations in facility peritoneal dialysis (PD) effluent (PDE) culture techniques and local microbiology laboratory practices, competencies, and quality assurance associated with peritonitis, with a specific emphasis on factors associated with culture-negative peritonitis (CNP). METHODS: Peritonitis data were prospectively collected from 22 Thai PD centers between May 2016 and October 2017 as part of the Peritoneal Dialysis Outcomes and Practice Patterns Study. The first cloudy PD bags from PD participants with suspected peritonitis were sent to local and central laboratories for comparison of pathogen identification. The associations between these characteristics and CNP were evaluated. RESULTS: < 0.05). Marked variations were observed in PD center practices, particularly with respect to specimen collection and processing, which often deviated from International Society for Peritoneal Dialysis Guideline recommendations, and laboratory capacities, capabilities, and certification. Lower rates of CNP were associated with PD nurse specimen collection, centrifugation of PDE, immediate transfer of samples to the laboratory, larger hospital size, larger PD unit size, availability of an on-site nephrologist, higher laboratory capacity, and laboratory ability to perform aerobic cultures, undertake standard operating procedures in antimicrobial susceptibilities, and obtain local accreditation. CONCLUSION: There were large variations in PD center and laboratory capacities, capabilities, and practices, which in turn were associated with the likelihood of culturing and correctly identifying organisms responsible for causing PD-associated peritonitis. Deviations in practice from International Society for Peritoneal Dialysis guideline recommendations were associated with higher CNP rates.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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