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1726. A Random Forest Prediction Model Accurately Identifies Periods at Increased Risk for Positive Legionella Cultures in a Hospital Water Distribution System

机译:1726.一种随机森林预测模型可以准确地确定医院供水系统中出现军团菌阳性风险的时期。

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摘要

BackgroundHospitals devote considerable resources to water distribution system (WS) surveillance and remediation for Legionella in an effort to reduce risk of transmitting Legionnaires disease (LD). There are no models that accurately predict periods of greatest risk for Legionella culture positivity (cx +) within a WS. Our goal was to build and validate a model based on weather and water parameters that predicted Legionella cx+ in our hospital WS.
机译:背景医院将大量资源用于军团菌的水分配系统(WS)监测和修复,以减少传播军团菌病(LD)的风险。没有模型可以准确预测WS中军团菌培养阳性(cx +)最大风险的时期。我们的目标是基于天气和水参数建立并验证一个模型,该模型可以预测我们医院WS中的军团菌cx +。

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