通过入院监测艰难梭菌定植以降低感染的实用阶梯式楔形研究数据集
该数据集包含美国一家四医院系统在2017-2018年间开展的艰难梭菌感染防控研究的临床监测数据，数据模态主要为临床表格和实验室检测结果，记录了入院患者的艰难梭菌定植筛查情况、感染发生率变化及相关干预措施，主要用于评估入院监测策略对降低医院内艰难梭菌感染的有效性，为医院感染控制和流行病学研究提供实证支持。
基本信息
资源简介
通过入院监测艰难梭菌定植以降低感染的实用阶梯式楔形研究数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Reduced Clostridioides difficile infection in a pragmatic stepped-wedge initiative using admission surveillance to detect colonization》。配套论文《Reduced Clostridioides difficile infection in a pragmatic stepped-wedge initiative using admission surveillance to detect colonization》发表于 PLOS ONE（2020），DOI：10.1371/journal.pone.0230475。源站首次发布：2020-03-19。
【数据内容】
源站原始描述：Background Clostridioides difficile Infection (CDI) is a persistent healthcare issue. In the US, CDI is the most common infectious cause of hospital-onset (HO) diarrhea. Objective Assess the impact of admission testing for toxigenic C. difficile colonization on the incidence of HO-CDI. Design Pragmatic stepped-wedge Infection Control initiative. Setting NorthShore University HealthSystem is a four-hospital system near Chicago, IL. Patients All patients admitted to the four hospitals during the i…
【数据结构与技术规格】
文件数 7 个，合计 638.57 KB。pone.0230475.s001.pdf：application/pdf，84.89 KB。pone.0230475.s002.pdf：application/pdf，25.19 KB。pone.0230475.s003.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，14.55 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0230475。
【主题与分类】
源站学科分类：Biochemistry、Medicine、Microbiology、Neuroscience、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified。主题标签：registration identifier number、admission surveillance initiative、practice、toxigenic C、antibiotic use changes、quality improvement initiative、quality improvement program、12- month initiative、design Pragmatic stepped-wedge Infection Control initiative、NorthShore University HealthSystem。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Biochemistry、Medicine、Microbiology、Neuroscience、Biotechnology、Chemical Sciences not elsewhere classified。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Reduced_i_Clostridioides_difficile_i_infection_in_a_pragmatic_stepped-wedge_initiative_using_admission_surveillance_to_detect_colonization/12007464
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Peterson, Lance R.; O’Grady, Sean; Keegan, Mary; Fisher, Adrienne; Zelencik, Shane; Kufner, Bridget; et al. (2020). Reduced Clostridioides difficile infection in a pragmatic stepped-wedge initiative using admission surveillance to detect colonization. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-06-04，引用时请注意版本时效。
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集来源于一项针对艰难梭菌感染（CDI）的医院感染控制研究。数据集记录了2017年9月至2018年8月期间，美国伊利诺伊州芝加哥附近NorthShore大学卫生系统四家医院所有入院患者的监测数据。研究通过入院时采集肛周拭子进行产毒艰难梭菌检测，对定植患者实施接触隔离，旨在评估入院监测对降低医院内发病的艰难梭菌感染（HO-CDI）发生率的影响。数据内容包括患者入院情况、监测结果（30%入院患者接受检测，8.3%呈阳性）、HO-CDI发病率变化（从干预前的5.96例/万患者日降至干预期间的4.23例/万患者日）以及相关感染控制措施的依从性信息。该数据集主要用于研究医院感染控制策略、艰难梭菌的流行病学监测以及预防性干预措施的效果评估。
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