Au-delà de la grippe : Tendances des éclosions d’infections respiratoires dans les établissements de soins de santé de l’Ontario de 2007 à 2017, et implications pour la gestion des éclosions non grippales
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Les éclosions provoquent une morbidité et une mortalité importantes dans les établissements de soins de santé. Les méthodes de dépistage actuelles permettent de cerner des agents pathogènes respiratoires viraux spécifiques, mais l’approche de la gestion des éclosions reste générale. Objectifs : Notre objectif était d’examiner les tendances spécifiques aux agents pathogènes dans les éclosions respiratoires, y compris la façon dont le taux d’attaque, le taux de létalité et la durée de l’éclosion diffèrent par agent pathogène entre les hôpitaux, et les établissements de soins de longue durée et les maisons de retraite en Ontario. Méthodes : Les éclosions d’infections respiratoires confirmées dans les hôpitaux et les établissements de soins de longue durée ou les maisons de retraite de l’Ontario signalées entre le 1er septembre 2007 et le 31 août 2017 ont été extraites du Système intégré d’information sur la santé publique (SIISP). Les taux d’attaque médians, la durée des éclosions et les taux généraux de létalité des éclosions spécifiques à un pathogène ont été comparés dans les deux types d’établissements. Résultats : Au cours de la période de surveillance de 10 ans, 9 870 éclosions respiratoires confirmées ont été signalées dans les hôpitaux et les établissements de soins de longue durée ou les maisons de retraite de l’Ontario. La grippe était à l’origine de la plupart des éclosions (32 % dans les établissements de soins de longue durée et les maisons de retraite, 51 % dans les hôpitaux), mais ces éclosions étaient plus courtes et présentaient des taux d’attaque inférieurs à ceux de la plupart des éclosions non grippales dans les deux types d’établissements. Le métapneumovirus humain, bien que peu fréquent (moins de 4 % des éclosions), présentait des taux de létalité élevés dans les deux types d’établissements. Conclusion : Les taux d’attaque et les taux de létalité variaient selon l’agent pathogène, tout comme la durée de l’éclosion. L’élaboration de conseils propres à la gestion des éclosions, qui tiennent compte de l’agent pathogène et de l’établissement de soins de santé, pourrait être utile pour limiter la charge des éclosions respiratoires.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".