Complex cardiac implantable electronic device infections in Alberta, Canada: An epidemiologic cohort study of validated administrative data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish the epidemiology of cardiac implantable electronic device (CIED) infections in Alberta, Canada, using validated administrative data. DESIGN: Retrospective, population-based cohort study. SETTING: Alberta Health Services is a province-wide health system that services all of Alberta, Canada. PARTICIPANTS: Adult patients who underwent first-time CIED implantation or generator replacement in Alberta, Canada, between January 1, 2011, and December 31, 2019. METHODS: CIED implant patients were identified from the Paceart database. Patients who developed an infection within 1 year of the index procedure were identified through validated administrative data (International Classification of Diseases, Tenth Revision in Canada). Demographic characteristics of patients were summarized. Logistic regression models were used to analyze device type, comorbidities, and demographics associated with infection rates and mortality. RESULTS: Among 27,830 CIED implants, there were 205 infections (0.74%). Having 2 or more comorbidities was associated with higher infection risk. Generator replacement procedures (odds ratio [OR], 0.55; 95% confidence interval [CI], 0.34-0.84; P = .008), age increase of every 10 years (OR, 0.73; 95% CI, 0.66-0.82; P ≤ .001), and index procedure after 2014 were associated with decreased risk. Comparing the infected to uninfected groups, the hospitalization rates were 2.63 compared to 0.69, and the mortality rates were 10.73% compared to 3.49%, respectively (P < .001). CONCLUSIONS: There is a slightly lower overall rate of CIED infections Alberta, Canada compared to previously described epidemiology. Implants after 2014, and generator replacements showed a decreased burden of infection. Patients with younger age, and 2 or more comorbidities are at greatest risk of CIED infection. The burden of hospitalization and mortality is substantially higher in infected patients.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».