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Enregistrement W6885531535 · doi:10.1371/journal.pone.0010717.s001

Table S1 - Risk Factors for SARS Transmission from Patients Requiring Intubation: A Multicentre Investigation in Toronto, Canada

2015· dataset· en· W6885531535 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOPAL (Open@LaTrobe) (La Trobe University) · 2015
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionTransmission (telecommunications)Table (database)GeeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Disease transmissionConditional logistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In the 2003 Toronto SARS outbreak, SARS-CoV was transmitted in hospitals despite adherence to infection control procedures. Considerable controversy resulted regarding which procedures and behaviours were associated with the greatest risk of SARS-CoV transmission. Methods A retrospective cohort study was conducted to identify risk factors for transmission of SARS-CoV during intubation from laboratory confirmed SARS patients to HCWs involved in their care. All SARS patients requiring intubation during the Toronto outbreak were identified. All HCWs who provided care to intubated SARS patients during treatment or transportation and who entered a patient room or had direct patient contact from 24 hours before to 4 hours after intubation were eligible for this study. Data was collected on patients by chart review and on HCWs by interviewer-administered questionnaire. Generalized estimating equation (GEE) logistic regression models and classification and regression trees (CART) were used to identify risk factors for SARS transmission. Results 45 laboratory-confirmed intubated SARS patients were identified. Of the 697 HCWs involved in their care, 624 (90%) participated in the study. SARS-CoV was transmitted to 26 HCWs from 7 patients; 21 HCWs were infected by 3 patients. In multivariate GEE logistic regression models, presence in the room during fiberoptic intubation (OR = 2.79, p = .004) or ECG (OR = 3.52, p = .002), unprotected eye contact with secretions (OR = 7.34, p = .001), patient APACHE II score ≥20 (OR = 17.05, p = .009) and patient Pa02/Fi02 ratio ≤59 (OR = 8.65, p = .001) were associated with increased risk of transmission of SARS-CoV. In CART analyses, the four covariates which explained the greatest amount of variation in SARS-CoV transmission were covariates representing individual patients. Conclusion Close contact with the airway of severely ill patients and failure of infection control practices to prevent exposure to respiratory secretions were associated with transmission of SARS-CoV. Rates of transmission of SARS-CoV varied widely among 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1440,019

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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