Data_Sheet_1_Improving care for patients with Clostridioides difficile infection: A clinical practice and healthcare systems perspective.docx
Notice bibliographique
Résumé
Introduction<p>Arriving at a C. difficile infection (CDI) diagnosis, treating patients and dealing with recurrences is not straightforward, but a comprehensive and well-rounded understanding of what is needed to improve patient care is lacking. This manuscript addresses the paucity of multidisciplinary perspectives that consider clinical practice related and healthcare system-related challenges to optimizing care delivery.</p>Methods<p>We draw on narrative review, consultations with clinical experts and patient representatives, and a survey of 95 clinical and microbiology experts from the UK, France, Italy, Australia and Canada, adding novel multi-method evidence to the knowledge base.</p>Results and discussion<p>We examine the patient pathway and variations in clinical practice and identify, synthesize insights on and discuss associated challenges. Examples of key challenges include the need to conduct multiple tests for a conclusive diagnosis, treatment side-effects, the cost of some antibiotics and barriers to access of fecal microbiota transplantation, difficulties in distinguishing recurrence from new infection, workforce capacity constraints to effective monitoring of patients on treatment and of recurrence, and ascertaining whether a patient has been cured. We also identify key opportunities and priorities for improving patient care that target both clinical practice and the wider healthcare system. While there is some variety across surveyed countries’ healthcare systems, there is also strong agreement on some priorities. Key improvement actions seen as priorities by at least half of survey respondents in at least three of the five surveyed countries include: developing innovative products for both preventing (Canada, Australia, UK, Italy, and France) and treating (Canada, Australia, and Italy) recurrences; facilitating more multidisciplinary patient care (UK, Australia, and France); updating diagnosis and treatment guidelines (Australia, Canada, and UK); and educating and supporting professionals in primary care (Italy, UK, Canada, and Australia) and those in secondary care who are not CDI experts (Italy, Australia, and France) on identifying symptoms and managing patients. Finally, we discuss key evidence gaps for a future research agenda.</p>
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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 | 0,001 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».