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Enregistrement W4375948819 · doi:10.1142/s0218339023500262

IMPROVING CONTROL STRATEGIES OF INFECTIONS BY RESISTANT PATHOGENS IN A HOSPITAL NETWORK

2023· article· en· W4375948819 sur OpenAlex
Thomas N. Vilches, Gabriel Berg de Almeida, Carlos Magno Castelo Branco Fortaleza, Cláudia Pio Ferreira

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission (telecommunications)Control (management)Network topologyComputer scienceTopology (electrical circuits)Computer networkMathematical optimizationArtificial intelligenceMathematicsTelecommunicationsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficacy of infection prevention and control on several hospital networks is assessed. We tested two kinds of strategy, a network-topology-based allocation and a [Formula: see text]-based allocation, where [Formula: see text] is the basic reproduction number of the infection. For this, a multi-patch deterministic model simulates the spread of carbapenemase-producing Enterobacteriaceae in several theoretical hospital networks parametrized by data from Brazil. Our results show that: (i) the allocation methods based on the [Formula: see text] of the hospitals may work better than the network-topology-based allocations; (ii) results from control efficacy for a specific hospital network cannot be generalized to other types of networks. Putting together the global network topology with local factors that drive pathogens transmission, the [Formula: see text]-based allocation method seems to be enough to control of healthcare-associated infections. Overall, the obtained results emphasize the importance of data collection on infection transmission and patient transfers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,923
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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