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Record W4413044012 · doi:10.14745/ccdr.v51i67a05f

Infections liées aux dispositifs médicaux et aux interventions chirurgicales dans les hôpitaux de soins de courte durée au Canada, 2019–2023

2025· article· fr· W4413044012 on OpenAlexvenueaboutno aff

Bibliographic record

VenueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicUrinary Tract Infections Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Infections liées aux dispositifs médicaux et aux interventions chirurgicales dans les hôpitaux de soins de courte durée au Canada, 2019-2023 Programme canadien de surveillance des infections nosocomiales 1 * Résumé Contexte : Les infections nosocomiales (IN) représentent un fardeau important pour les soins de santé au Canada.Le Programme canadien de surveillance des infections nosocomiales assure la surveillance nationale des IN dans les hôpitaux de soins de courte durée sentinelles.Objectif : Cet article décrit l'épidémiologie des IN liées aux dispositifs médicaux et aux interventions chirurgicales au Canada de 2019 à 2023.Méthodes : Des données ont été recueillies auprès de 68 hôpitaux de soins de courte durée sentinelles canadiens entre le 1 er janvier 2019 et le 31 décembre 2023 pour les bactériémies sur cathéters centraux aux soins intensifs (BACC-USI), les infections du site opératoire (ISO) de la hanche et du genou, les ISO de dérivation du liquide céphalorachidien (LCR) et les ISO cardiaques pédiatriques.Le nombre de cas, les taux, les caractéristiques des patients et des hôpitaux, la répartition des agents pathogènes et les données relatives à la résistance aux antimicrobiens sont présentés.Résultats : Entre 2019 et 2023, 2 582 infections liées à des dispositifs médicaux et 1 029 infections liées à des interventions chirurgicales ont été signalées.Les taux des BACC-USI ont fluctué tout au long de la période d'étude, avec une augmentation globale dans tous les établissements de soins intensifs, sauf l'unité de soins intensifs néonatals, où on a observé une diminution de 4 %.On a observé une augmentation du nombre d'ISO à la suite d'une arthroplastie du genou, passant de 0,34 à 0,43 infection par 100 interventions chirurgicales.Des tendances fluctuantes ont également été observées dans les ISO de dérivation du LCR et les ISO cardiaques pédiatriques au cours de la période d'étude.Les agents pathogènes les plus fréquemment identifiés étaient les staphylocoques à coagulase négative (23 %) chez les BACC-USI et les Staphylococcus aureus (42 %) pour les ISO.Conclusion : Les tendances épidémiologiques et microbiologiques des IN liées à des dispositifs et à des interventions chirurgicales sont essentielles pour comparer les taux d'infection au niveau national et international, déterminer tout changement dans les taux d'infection ou les schémas de résistance aux antimicrobiens et contribuer à orienter les politiques et les programmes de prévention et de contrôle des infections en milieu hospitalier et de gestion des antimicrobiens.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.035
Threshold uncertainty score0.255

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0030.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.291
Teacher spread0.272 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2025
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