The epidemiology of the acquisition of bacteria in hospitals: a study using data from hospital information systems
Bibliographic record
Abstract
L'Épidémiologie de l'Acquisition des Bactéries dans les Hôpitaux : Une Étude Utilisant des Données de Systèmes d'Information Hospitaliers Les infections nosocomiales (IN) causent une mortalité et une morbidité significatives chez les patients hospitalisés et augmentent le coût des soins aux patients. L'incidence des IN est particulièrement élevée dans les unités de soins intensifs (USI), affectant environ 30% des leurs patients. La croissance de l'implantation et des capacités des systèmes d'information hospitaliers procurent une vaste quantité d'informations pour contrôler les IN, mais ces ressources demeurent sous-utilisées pour cette application. Les buts de cette thèse étaient 1) d'explorer comment les données provenant de ces systèmes peuvent être utilisées pour permettre une surveillance efficace de tous les types de bactéries, et 2) d'explorer le potentiel de ces données pour les efforts de contrôle des infections en étudiant l'acquisition des bactéries.Les buts ont été accomplis par une série de trois études. Le système d'information 'admission congé transfert' a été utilisé pour définir une cohorte de 65 124 patients admis à deux hôpitaux universitaires (l'Hôpital général de Montréal (HGM) et l'Hôpital Royal-Victoria (HRV)) durant la période 2000-2005. Des données du système d'information du laboratoire ont été extraites, liées, regroupées et analysées. La première étude démontre une approche pour dériver des informations à propos des IN au niveau de la population à partir de données contenues dans les systèmes d'information hospitaliers et présente la prévalence, les taux, et les tendances temporelles des bactéries et de la résistance aux antibiotiques. Les études subséquentes se concentrent sur 19 343 admissions dans les hôpitaux avec séjours dans les USI.La deuxième étude évalue l'impact d'une intervention physique : la réouverture de l'USI de l'HGM dans un nouveau lieu avec chambres privées, sur le taux d'acquisition des bactéries. Une réduction substantielle du taux d'acquisition des organismes infectieux suite à l'intervention a été trouvée. Finalement, la troisième étude évalue le risque qu'un patient acquiert le SARM ou le C.difficile d'un occupant précédent de son lit qui était positif pour ces bactéries. Un risque accru pour les patients exposés à l'HRV a été trouvé. À l'HGM, le risque pour les patients exposés a seulement été évalué avant l'intervention des chambres privées. Cette thèse présente comment la collecte routinière de données électroniques provenant des systèmes d'information hospitaliers peut être utilisée pour dériver des informations sur les taux des organismes et la réceptivité aux antimicrobiens, pour étudier une intervention de contrôle des infections, et pour supporter une évaluation individuelle du risque d'infection d'un patient.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".