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Enregistrement W3146419824 · doi:10.1016/s2666-5247(21)00005-7

Role of high-risk antibiotic use in incidence of health-care-associated Clostridioides difficile infection in Quebec, Canada: a population-level ecological study

2021· article· en· W3146419824 sur OpenAlexafffundabout
Élise Fortin, Daniel J. G. Thirion, Moussa Ouakki, Christophe Garenc, Cindy Lalancette, L. E. Bergeron, Danielle Moisan, Jasmin Villeneuve, Yves Longtin, Daniel Bolduc, Charles Frenette, Lise-Andrée Galarneau, Vivian G. Loo, Muleka Ngenda Muadi, Natasha Parisien, Isabelle Rouleau, Noémie Savard, Josée Vachon

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Microbe · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalSte. Anne's HospitalInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentMcGill University Health CentreUniversité LavalUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)ClindamycinPoisson regressionClostridioidesAntibioticsPopulationRate ratioEnvironmental healthEmergency medicineInternal medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of health-care-associated Clostridioides difficile infections has been declining in the Canadian province of Quebec since 2015. We examined whether changes in high-risk antibiotic use could account for this decrease, as reported in other jurisdictions. METHODS: We did a retrospective interrupted time-series analysis of 12 hospitals in the Canadian province of Quebec, representing a quarter of all health-care-associated C difficile infections in this region between April 1, 2012, and March 31, 2017. Data for high-risk antibiotic use (eg, amoxicillin-clavulanate, cephalosporins, fluoroquinolones, and clindamycin) in defined daily doses (DDDs) were extracted from local surveillance databases, and incidences of health-care-associated C difficile infections were extracted from provincial surveillance databases. We used hierarchical segmented Poisson regression to assess whether variations in rates of health-care-associated C difficile infections followed variations in antibiotic use. FINDINGS: Overall, 4455 health-care-associated C difficile infections and 6 281 960 patient-days were reported in the 12 participating hospitals, representing around a quarter of the provincial data. A 50% decrease in the annual incidence of health-care-associated C difficile infections was recorded between 2012-13 and 2016-17 (9·4 infections per 10 000 patient-days vs 4·7 infections per 10 000 patient-days), and a 67% decrease in the proportion of these infections due to the NAP1/027 strain of C difficile was seen (64% in 2013 vs 21% in 2017). In total, 1 266 960 DDDs of high-risk antibiotics were distributed during the study period. An increasing time trend was noted in high-risk antibiotic use, reaching a total of 223 DDDs per 1000 patient-days in 2016-17. An increase of one DDD per 1000 patient-days was associated with a 0·2% increase in the rate of health-care-associated C difficile infections in the following 4-week period. A significant change in incidence of health-care-associated C difficile infections persisted despite adjustment for high-risk antibiotic use, as shown by a significant residual step change (0·825, 95% CI 0·731-0·932) and change in trend (0·987, 0·980-0·994). INTERPRETATION: Changes in use of high-risk antibiotics do not entirely account for the sudden decrease in health-care-associated C difficile infections in the Canadian province of Quebec since 2015. Further studies are needed to understand factors implicated in the change in epidemiology of health-care-associated C difficile infections. FUNDING: Institut National de Santé Publique du Québec.

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)0,004
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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