Microbiology of bloodstream infections in Ontario, Canada during COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bloodstream infections (BSI) caused by a wide range of bacterial and fungal pathogens are associated with high rates of morbidity and mortality. Based on an estimate in 2017, the number of BSI incidences in Ontario is 150 per 100,000 population. The epidemiology of BSIs may be affected by many factors, including the social and travel restrictions and increased rates of hospitalizations in Ontario during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. Objectives: This study aimed to assess the changes in the microbiology of BSIs in Ontario during the COVID-19 pandemic compared to the pre-pandemic period. Methods: Retrospective blood culture data (n=189,106) from LifeLabs Ontario (July 2018 to December 2021) were analyzed. Blood culture positivity rates for common bacterial pathogens were compared between pre-COVID-19 (July 2018 to March 2020) and COVID-19 (April 2020 to December 2021) periods in community and hospital settings, using the chi-square test for significance. Results: spp. The rates of antibiotic-resistant organisms (AROs) also significantly decreased in the community. In hospitals, all bacterial species, including AROs, showed significant increases in isolation rates during the COVID-19 period. Conclusion: The study revealed shifts in the microbiology of BSIs and suggests changes in the epidemiology of BSIs during the COVID-19 pandemic in Ontario, both in hospitals and in the community.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».