Probabilistic transmission models incorporating sequencing data for healthcare-associated Clostridioides difficile outperform heuristic rules and identify strain-specific differences in transmission.

Eyre, David W; Laager, Mirjam; Walker, A Sarah; Cooper, Ben S; Wilson, Daniel J

Eyre, David W; Laager, Mirjam; Walker, A Sarah; Cooper, Ben S; Wilson, Daniel J.

Afiliação

Eyre DW; Big Data Institute, Nuffield Department of Population Health, University of Oxford, United Kingdom.
Laager M; Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, United Kingdom.
Walker AS; Health Protection Research Unit in Healthcare Associated Infections and Antimicrobial Resistance, University of Oxford, United Kingdom.
Cooper BS; Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, United Kingdom.
Wilson DJ; Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, United Kingdom.

PLoS Comput Biol ; 17(1): e1008417, 2021 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33444378

Assuntos

Clostridioides difficile; Infecções por Clostridium; Infecção Hospitalar; Modelos Estatísticos; Clostridioides difficile/classificação; Clostridioides difficile/genética; Infecções por Clostridium/epidemiologia; Infecções por Clostridium/microbiologia; Infecções por Clostridium/transmissão; Biologia Computacional; Infecção Hospitalar/epidemiologia; Infecção Hospitalar/microbiologia; Infecção Hospitalar/transmissão; Surtos de Doenças/estatística & dados numéricos; Microbiologia Ambiental; Heurística; Humanos; Reino Unido

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Infecção Hospitalar / Modelos Estatísticos / Clostridioides difficile / Infecções por Clostridium Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País como assunto: Europa Idioma: En Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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