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Record W7065226628

Développement d’outils de prédiction des complications et des récidives de l’infection à Clostridium difficile

2017· dissertation· fr· W7065226628 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicAtomic and Molecular Physics
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsClostridium difficileClostridium InfectionsLung diseaseMedical screeningMotion study
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Résumé : Depuis 2002, une augmentation des taux d’issues défavorables de l’infection à Clostridium difficile (ICD) a été attribuable à l’émergence de la souche NAP1/BI/R027. Il est indispensable d’identifier les facteurs de risque de développer des complications (ICDc) et des récidives (ICDr), et de pouvoir les prédire lors du diagnostic afin d’optimiser le traitement. Le projet de recherche a comme objectifs: i) l’identification des facteurs de risque pour le développement d’ICDc et ICDr et ii) le développement et la validation d’un outil de prédiction à partir de variables mesurées dans les 48h du diagnostic d’une ICD. Méthode: Une cohorte multicentrique prospective de patients adultes hospitalisés pour une ICD. Les données suivantes ont été recueillies: i) démographiques; ii) comorbidités; iii) traitements et procédures reçus dans les 2 mois avant le diagnostic; iv) paramètres cliniques, vi) biochimiques, hématologiques et vii) microbiologiques (ribotypage). Un suivi à 30 et 90 jours a été effectué. Les facteurs de risque ont été identifiés par des modèles multivariés de régression logistique et d'analyse de survie. La méthode de validation croisée a été utilisée pour la dérivation et la validation interne. Différents modèles ont été comparés selon l’aire sous la courbe ROC (ASC), l’erreur de prédiction (EP) et les paramètres de performance. Un score prédictif a été dérivé à partir du modèle optimal. Résultats: Au total, 1380 patients ont été inclus dont 96% suivis 90 jours. Une ICDc a été observée chez 8% et une ICDr chez 26%. La souche R027 représentait 52% des souches caractérisées. Les ICDc sont associées à un âge ≥80 ans, un rythme cardiaque >90/min, un rythme respiratoire >20/min, globules blancs (GB) <4 et ≥20×10[indice supérieur 9]/L, albumine sérique <25 g/L, urée sérique >7 mmol/L, et CRP ≥150 mg/L. Les ICDr sont associés à l'âge ≥ 65 ans, à l’exposition à des macrolides et/ou clindamycine, CRP ≥150 mg/L, R027, et une hospitalisation ≥14 jours suivant l'ICD. Un sous-groupe de 1038 cas complets a été utilisé pour la modélisation prédictive. Le modèle optimal contenait l’âge ≥80 ans, GB ≥12×10[indice supérieur 9]/L, albumine sérique <26 g/L et urée sérique >7 mmol/L, avec une ASC de 0,84 et une EP de 6%. Un score variant entre 0 et 17 points a été construit. En validation, un score >10 points présentait une sensibilité de 50% (IC[indice inférieur 95]% = 28-72), une spécificité de 85% (81-89), une valeur prédictive positive de 17% (7-27) et une valeur prédictive négative de 96% (94-99). Conclusions: En utilisant une large cohorte prospective multicentrique et plusieurs étapes de modélisation prédictive et de validation interne, nous avons identifié les facteurs associés aux ICDc et ICDr et dérivé un score prédictif des ICDc ayant une performance acceptable. Au moment du diagnostic de l’ICD, ces facteurs sont à considérer pour envisager le traitement le plus optimal afin de prévenir ces issues.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.404
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.253
Teacher spread0.234 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
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

Citations0
Published2017
Admission routes1
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