The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program: Keeping an eye on antimicrobial resistance in Canadian hospitals since 1995
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance is essential to inform evidence-based policy and control measures that combat antimicrobial resistance (AMR).The Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) collaborates with 88 sentinel hospitals across Canada to conduct prospective surveillance of infections and antimicrobial resistant organisms important to hospital infection prevention and control.This article aims to increase awareness of CNISP hospital-based surveillance activities.Since its inception in 1995, the scope of CNISP has expanded to include community-associated infections, outpatient Clostridioides difficile infections, viral respiratory infections such as coronavirus disease 2019, and emerging pathogens such as Candida auris.This change in scope, along with expansion to include rural, northern and community hospitals, has improved the generalizability of CNISP surveillance data.To generate actionable surveillance data, CNISP integrates demographic and clinical data abstracted from patient charts with molecular and microbiological data abstracted from laboratory testing.These data serve as a benchmark for participating hospitals and stakeholders to assess the burden of AMR in hospital and intervene as needed.Further, CNISP surveillance data are now available on a public-facing data blog that provides interactive visualizations and data syntheses sooner than peer-reviewed publications.Future directions of CNISP include the Simplified Dataset, which will capture aggregate AMR data from hospitals outside of the CNISP network, surveillance in long-term care facilities and a fourth point prevalence survey.Given its strengths and future directions, CNISP is well positioned to serve as the reference point for hospital-based AMR data in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».