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Big data and Gram-negative Resistance: A Multiple Logistic Regression Model Using EMR Data to Predict Carbapenem Resistance in Patients with Klebsiella pneumoniae Bloodstream Infection

机译:大数据和革兰氏阴性耐药性:使用EMR数据的多因素Logistic回归模型预测肺炎克雷伯菌血流感染患者对碳青霉烯的耐药性

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摘要

BackgroundThe timely identification of carbapenem resistance is essential in the management of patients with Klebsiella pneumoniae bloodstream infection (BSI). An algorithm using electronic medical record (EMR) data to quickly predict resistance could potentially help guide therapy until more definitive resistance testing results are available.
机译:背景碳青霉烯耐药性的及时鉴定对于肺炎克雷伯菌肺血流感染(BSI)患者的治疗至关重要。使用电子病历(EMR)数据快速预测耐药性的算法可能有助于指导治疗,直到获得更多确定的耐药性测试结果。

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