Healthcare-associated bloodstream infections (HABSI) in Quebec after the establishment of BACTOT, a hospital-wide provincial HABSI surveillance program
Notice bibliographique
Résumé
Background.We described the secular trends of HABSI incidence rates (IRs) in Quebec between April 1 st , 2007 and March 31 st , 2017 in eligible hospitals that have participated in BACTOT since its inception.We then evaluated the HABSI trend over surveillance year in eligible hospitals that have participated in BACTOT for at least 3 years without interruption, regardless of their date of entry.Methods.HABSI IRs over calendar time were analysed by fitting Poisson regression models using Generalized Estimating Equations and were stratified by infection source.For analysis over surveillance time, we used a Bayesian framework to fit multilevel Poisson regression to HABSI and its most common subtypes to decompose their mean rates into a surveillance year effect, periodic effect, and hospital effect.Cohort-level risk of surveillance years 2 to 10 relative to year 1 were calculated.A subgroup analysis was performed by fitting the same Bayesian models to hospitals that participated for less than 10 years to exclude hospitals that may have been conducting surveillance prior to participation. Results.In calendar years, HABSI rates did not exhibit statistically significant changes from year to year.Non-catheter-associated-primary BSIs were the only HABSI type that exhibited a sustained change across the 10 years, increasing from 0.69/10,000 patient-days (95% CI: 0.59-0.80) in 2007-08 to 1.42/10,000 patient-days (95% CI: 1.27-1.58) in 2016-17.For HABSI, CA-BSI, and BSI-UTI, there was no difference between the estimated risks of surveillance years 2 to 10 compared to surveillance year 1.As for NCA-BSI, the risk of the 10 th year of surveillance was 29% (95% CI: 1-89%) higher than the risk in the first year.In the subgroup analysis, no differences in risks were detected between the years for HABSI and all analysed subtypes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 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 ».