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Enregistrement W4220988056 · doi:10.1093/jbcr/irac012.179

551 Age Does Not Predict Admission Culture Positivity

2022· article· en· W4220988056 sur OpenAlexaff
Anastasiya Ivanko, Kathleen S Romanowski, Angela Man, Joyce E Wall, Najib M Allabadi, Marc G. Jeschke, Alisa Savetamal, John Schulz

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensTD Bank Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUrineUrinary systemPneumoniaBlood cultureStaphylococcus aureusBurn woundInternal medicineMethicillin-resistant Staphylococcus aureusDemographicsSurgeryAntibioticsWound healingMicrobiologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Burn patients are susceptible to wound infections, urinary tract infections, pneumonia, and bloodstream infections. With rising rates of community colonization with multidrug-resistant organisms (MDRO), the colonization of wounds with commensal organisms is more concerning than ever, which is particularly true in patients with recent hospital admissions, advanced age, or institutional living situations. The purpose of this study was to examine if age was a factor in obtaining admission cultures and if older patients were more likely to have positive cultures. Methods A retrospective chart review was conducted involving burn patients admitted at three ABA verified burn centers from January 2016 - December 2017. Data collected included demographics, burn injury, and cultures obtained within 24 hours of admission. Patients were divided into 10-year age increments from 20 to ≥ 80 years old. Data analysis was conducted using Chi-square, Fisher Exact, and Kruskal-Wallis tests. Results A total of 1615 patients (mean age 45.9± 17.7 years, 1145 males (70.9%), mean burn size (TBSA) 9.6± 14.2%) were analyzed. Admission cultures obtained were: 656 (40.6%) wound cultures, 196 (12.1%) urine cultures, 139 (8.6%) blood cultures, and 1445 (89.5%) Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus (MRSA) screen. In all age groups, there were no significant differences between patients who had wound cultures (p = 0.97), blood cultures (p = 0.39), or MRSA screening (p = 0.9). As patients aged, they were more likely to have urine cultures obtained (p=0.01); - 23% of patients >80 years old had urine cultures ordered at admission compared to 8.6-16.9% of younger patients. Positive results by age group: wound cultures (p= 0.09), urine cultures (p= 0.16), blood cultures (0.10), MRSA screen (p=0.98). In looking at increased exposure to MDROs prior to admission by age groups, patients in the 61–70year (8.33%), 71–80-year (5.68%), and >80-year (6.67%) age groups were more likely to have a recent (within 30 days) hospitalization (p = 0.02), but there was no significant difference in pre-hospital institutionalization (i.e., prison, skilled nursing facility) by age group (p = 0.06). With a recent hospitalization, MRSA screening was more likely to be positive (11.3% vs. 4.9%, p = 0.05). Conclusions All burn patients are susceptible to infections. Urine cultures were more likely to be obtained in older burn injured patients who are 80 years of age or older. There was no significant difference in culture positivity by age. Apart from MRSA screen positivity, there was no increased risk of urine, wound, or blood culture positivity with recent hospitalization or institutionalization. The utility of screening all patients for MDROs on admission should be considered for patients 20 years of age and older.

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)0,006
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,348 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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