The Epidemiology of Community-Acquired Clostridium Difficile in the Niagara Region, Ontario, Canada, Between September 2011 and December 2013
Notice bibliographique
Résumé
Clostridium difficile infections (CDIs) have historically been associated with exposure to healthcare settings. In recent years, however, the incidence of community-acquired Clostridium difficile infections (CA-CDI), along with the number of patients requiring hospitalization for it, has been increasing. This research uses a framework grounded in Complex Adaptive Systems (CAS) to reveal new and different epidemiological findings on CA-CDI to indicate novel health equity leverage points. It explores the epidemiology and established risk factors associated with CA-CDI in the Niagara Region, Ontario, and compares them with those of healthcare-associated CDI (HA-CDI) in the same area. \nThe first manuscript evaluates the literature on existing evidence of risk factors for CA-CDI by applying The Joanna Briggs Institute (JBI) Reviewers Manual 2015, Methodology for JBI Scoping Reviews. The review identifies that CA-CDI is seen more often than HA-CDI in younger and female populations. Exposure to antimicrobials is common but not as common as in HA-CDI cases. The scoping review establishes the need for further epidemiological studies on CA-CDI. The second manuscript provides a nonparametric descriptive analysis, comparing CA-CDI and HA-CDI cases in Niagara Health System (NHS) hospitals, based on a retrospective case series design. Hospitalized CA-CDI patients have a lower median age and less exposure to antimicrobials and other medications. Gender proportions are similarly distributed between the two groups. The emerging recommendation is that CA-CDI must be considered as a potential diagnosis in patients admitted to hospital with diarrhea, even in the absence of conventional CDI risk factors. The third and final manuscript evaluates the spatial and genotype features of CA-CDI and HA-CDI. It finds that geographical clustering, temporal patterns, and genotypic features are unique in each category. These studies point to the need for a better understanding of transmission routes between communities and healthcare settings; further research is required to establish community CA-CDI risk factors. \nTogether, these evaluations establish that we must develop a systems approach to explore health problems and respond effectively at a population level. The research and policy environment must be strengthened by modifying current practices, setting priorities, and providing funding for empirical studies and equitable health policies.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».