Evaluation of the accuracy in the application of the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) bloodstream infection surveillance definitions
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is an ongoing need to track and prevent infections acquired within healthcare facilities. The goal of this study was to evaluate the validity and reliability of Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program (CNISP) healthcare-associated (HA) bloodstream infection (BSI) surveillance data by assessing the application of case definitions. Methods: In September 2019, a survey with nine BSI case studies and 19 associated questions was provided to staff from 78 eligible hospitals, representing 40 hospital networks. Results: A total of 723 responses were received from 58% of CNISP sites. Correct responses were reported as a proportion of all responses, with a mean survey score of 87.6% (Median, 89.5%, Range, 52.6%-100%). Scores were similar across all question types: case definition, case classification, and source of infection (88.5%, 84.5% and 88.2% respectively). Conclusion: CNISP case definitions, case classifications and criteria for source of infection were correctly and consistently applied in most case scenarios, highlighting the high quality of BSI surveillance data collected through CNISP. Ongoing data quality reviews to check inter-rater interpretation are important to ensure the validity and reliability of national surveillance of healthcare-acquired infections.
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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 | 0,106 | 0,253 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».