A Novel Definition of Urinary Tract Infection across a National Primary Care Network
Notice bibliographique
Résumé
Context Misdiagnosis and over-diagnosis of urinary tract infection (UTI) are a leading cause of inappropriate antimicrobial use. It is challenging to study UTI in the outpatient setting, as no case definition exists. Objective To develop and validate a novel electronic medical records (EMR)-based UTI case definition that can be applied to elucidate and understand UTI treatment and practice patterns in primary care. Study Design and Analysis Retrospective cross-sectional study. Setting or Dataset De-identified data from 268 primary care providers participating in the Manitoba Primary Care Research Network (MaPCReN), the Manitoba network within CPCSSN. Population Studied Providers participating in MaPCReN represented 306,394 patients with ≥1 visit between January 1, 2016 and December 31, 2021. A reference set included n=854 randomly selected adults aged ≥60 years, including 148 (17.3%) patients with ≥1 UTI encounter and 703 (82.6%) patients with no UTI encounters. In total there were 266 encounters for a UTI categorized as Criteria A (urinary symptoms documented), Criteria B (non-specific urinary symptoms) or Criteria C (unclear or no symptoms documented). Intervention/Instrument We assessed agreement of episode-specific case definitions compared to the reference set using sensitivity (Sen), specificity (Spec), positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV). We applied the validated case definition to the CPCSSN dataset to estimate prevalence and 95% confidence intervals using exact binomial test. Results The validation sample (n=854) consisted of 56.7% females and a mean age 76 years. The sen, spec, PPV, and NPV were: 88.4% (83.9-91.9), 89.2% (86.8-91.4), 74.4% (69.2-79.1), and 95.6 (93.8-97.0) respectively. Criteria A episodes had stronger agreement; 88.89% (83.66-92.90), 82.93% (80.17-85.44), 55.70% (50.03-61.26), and 96.87% (95.29-98.03) when compared to criteria A and B; 88.78% (83.64-92.75), 57.19% (51.50-62.74), 57.59% (51.94-63.11), and 88.61% (83.41-92.64), or criteria C; 82.98% (69.19-92.35), 71.47% (68.52-74.30), 12.34% (8.93-16.48), and 98.86% (97.77-99.51). Conclusions We developed and validated a novel EMR-based UTI case definition using a pan-Canadian primary care dataset. This case definition will facilitate research on UTI treatment in community-dwelling older adults and inform Quality Improvement initiatives that align clinical practice with evidence based guidelines.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».