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2440. Using a geospatially explicit agent-based model of a regional healthcare network to assess varied antibiotic risk on Clostridioides difficile infection incidence

机译:2440.使用基于地理空间显式因子的区域医疗保健网络模型评估艰难梭菌感染的不同抗生素风险

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摘要

BackgroundDifferent antibiotic classes are associated with different Clostridioides difficile infection (CDI) risk. The impact of varied antibiotic risk on CDI incidence can be explored using agent-based models (ABMs). ABMs can simulate complete systems (e.g., regional healthcare networks) comprised of discrete, unique agents (e.g., patients) which can be represented using a synthetic population, or model-generated representation of the population. We used an ABM of a North Carolina (NC) regional healthcare network to assess the impact of increasing antibiotic risk ratios (RRs) across network locations on healthcare-associated (HA) and community-associated (CA) CDI incidence.
机译:背景不同的抗生素类别与艰难梭菌(Clostridioides difficile)感染(CDI)风险不同。可以使用基于代理的模型(ABM)探索各种抗生素风险对CDI发生率的影响。 ABM可以模拟由离散的,唯一的代理(例如,患者)组成的完整系统(例如,区域医疗网络),可以使用合成种群或模型生成的种群表示来表示。我们使用了北卡罗莱纳州(NC)区域医疗网络的ABM评估了整个网络位置抗生素风险比(RRs)的提高对医疗相关(HA)和社区相关(CA)CDI发生率的影响。

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