Diagnosis of urinary tract infections in the hospitalized older adult population in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Urinary tract infections (UTIs) are one of the most common infections reported in older adults, across all settings. Although a diagnosis of a UTI requires specific clinical and microbiological criteria, many older adults are diagnosed with a UTI without meeting the diagnostic criteria, resulting in unnecessary antibiotic treatment and their potential side effects, and a failure to find the true cause of their presentation to hospital. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the accuracy of UTI diagnoses amongst hospitalized older adults based on clinical and microbiological findings, and their corresponding antibiotic treatment (including complications), in addition to identifying possible factors associated with a confirmed UTI diagnosis. METHODS: A single-center retrospective cross-sectional study of older adult patients (n = 238) hospitalized at the University of Alberta Hospital with an admission diagnosis of UTI over a one-year period was performed. RESULTS: 44.6% (n = 106) of patients had a diagnosis of UTI which was supported by documents clinical and microbiological findings while 43.3% (n = 103) of patients had bacteriuria without documented symptoms. 54.2% (n = 129) of all patients were treated with antibiotics, despite not having evidence to support a diagnosis of a UTI, with 15.9% (n = 37) of those patients experiencing complications including diarrhea, Clostridioides difficile infection, and thrush. History of major neurocognitive disorder was significantly associated with diagnosis of UTI (p = 0.003). CONCLUSION: UTIs are commonly misdiagnosed in hospitalized older adults by healthcare providers, resulting in the majority of such patients receiving unnecessary antibiotics, increasing the risk of complications. These findings will allow for initiatives to educate clinicians on the importance of UTI diagnosis in an older adult population and appropriately prescribing antibiotics to prevent unwanted complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».