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dc.contributor.refereeMikolajczyk, Rafael-
dc.contributor.refereeThews, Oliver-
dc.contributor.refereeBelik, Vitaly-
dc.contributor.authorXia, Hanjue-
dc.date.accessioned2024-12-16T13:15:48Z-
dc.date.available2024-12-16T13:15:48Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.urihttps://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/119579-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.25673/117620-
dc.description.abstractHospital networks formed by patient movements between hospitals have a vital influence on Hospital networks formed by inter-hospital patient movements crucially influence the transmission pathways of hospital-acquired infections (HAIs). This thesis analyzes HAI spread in inter-hospital networks in German federal states and patient movement patterns between hospital departments. The study of data incompleteness on network structure and HAI spread simulations reveal that network measures are affected by incompleteness, but simulated prevalence remains robust. Hospital data even with less than 10% population coverage can still maintain 90% modelling accuracy of prevalence. The simulated intra-hospital epidemic spread shows a positive correlation between department prevalence and network measures. The risk stratification shows that the high-risk patients were older and had longer stays and more frequent movements. Intra-hospital patient movements can strongly impact the HAI spread.eng
dc.description.abstractKrankenhausnetzwerke, die durch Patientenbewegungen zwischen Krankenhäusern gebildet werden, beeinflusst die Übertragungswege von Krankenhausinfektionen (HAI). In dieser Dissertation, die Analyse der Datenunvollständigkeit zur Netzwerkstruktur und die HAI-Ausbreitung Simulationen zeigen, dass die Netzwerkmaße durch die Unvollständigkeit beeinflusst werden, die simulierte Prävalenz jedoch robust bleibt. Die weniger als 10 % der Bevölkerung abdeckenden Krankenhausdaten, können immer noch eine Modellierungsgenauigkeit von 90 % liefern. Die simulierte krankenhausinterne Epidemieausbreitung zeigt eine positive Korrelation zwischen Abteilungsprävalenz und Netzwerkzentralitätsmaßen. Die Risikostratifizierung zeigte, dass Hochrisikopatienten älter waren und längere Aufenthalte und häufigere Bewegungen aufwiesen. Die Patientenbewegung des Krankenhauses kann die Ausbreitung von Krankheitserregern stark beeinflussen.ger
dc.format.extent1 Online-Ressource (73 Seiten, verschiedene Seitenzählungen)-
dc.language.isoeng-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subject.ddc610-
dc.titleInter-hospital transmission of hospital acquired infections : insights from a multi-level mathematical network modeleng
dcterms.dateAccepted2024-03-18-
dcterms.typeHochschulschrift-
dc.typePhDThesis-
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:3:4-1981185920-1195792-
local.versionTypepublishedVersion-
local.publisher.universityOrInstitutionMartin-Luther-Universität Halle-Wittenberg-
local.subject.keywordsHospital network, Hospital-acquired infections, Incomplete data, Krankenhausnetzwerke, Krankenhausinfektion, Unvollständige Daten-
local.openaccesstrue-
dc.identifier.ppn1912402009-
cbs.publication.displayformHalle, 2024-
local.publication.countryXA-DE-
cbs.sru.importDate2024-12-16T13:14:48Z-
local.accessrights.dnbfree-
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