ID
17867
Description
Input Data Elements from CDSS for Antibiotic Stewardship to show that decision support and prediction using causal probabilistic networks improves the patients' outcomes, because it leads to high procentage of appropriate empirical antibiotic treatment resulting in reduction of complications, mortality and hospital stay, published by Leibovici et al. 2007
Mots-clés
Versions (3)
- 05/10/2016 05/10/2016 -
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Téléchargé le
6 octobre 2016
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Creative Commons BY-NC 3.0
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Input Data Elements CDSS Antibiotic Stewardship Leibovici 2007
Input Data Elements CDSS Antibiotic Stewardship Leibovici 2007
- StudyEvent: ODM
Description
Acquisition of infection
Description
Relevant background conditions
Description
Cirrhosis
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C1623038
Description
Alcoholism
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0038586
Description
Substance use disorder
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0038586
Description
Artificial valve
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0182440
Description
Central venous catheter
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C1145640
Description
Surgery
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0543467
Description
Blood products
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0456388
Description
Sepsis presentation
Description
Antibiotic exposure
Description
Antibiotic treatment
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0003232
Description
Antibiotic treatment
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0003232
Description
Allergies
Type de données
text
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0020517
Description
Evidence for the site of infection
Description
Microbiology
Description
Gram stain
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0061856
Description
Direct antigen test
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0729856
Description
Culture
Type de données
boolean
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0200949
Description
Susceptibility results
Type de données
text
Alias
- UMLS CUI [1]
- C0854160
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