Impact of infection control interventions on rates of Staphylococcus aureus bacteraemia in National Health Service acute hospitals, East Midlands, UK, using interrupted time-series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reducing healthcare-associated infection (HCAI) is a UK national priority. Multiple national and regional interventions aimed at reduction have been implemented in National Health Service acute hospitals, but assessment of their effectiveness is methodologically challenging. AIM: To assess the effectiveness of national and regional interventions undertaken between 2004 and 2008 on rates of meticillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and meticillin-sensitive Staphylococcus aureus (MSSA) bacteraemia within acute hospitals in the East Midlands, using interrupted time-series analysis. METHODS: We used segmented regression to compare rates of MRSA and MSSA bacteraemia in the pre-intervention, implementation, and post-intervention phases for combined intervention packages in eight acute hospitals. FINDINGS: Most of the change in MSSA and MRSA rates occurred during the implementation phase. During this phase, there were significant downward trends in MRSA rates for seven of eight acute hospital groups; in four, this was a steeper quarter-on-quarter decline compared with the pre-intervention phase, and, in one, an upward trend in the pre-intervention phase was reversed. Regarding MSSA, there was a significant positive effect in four hospital groups: one upward trend during the pre-intervention phase was reversed, two upward trends plateaued, and in one hospital group an indeterminate trend decreased significantly. However, there were significant increasing trends in quarterly MSSA rates in four hospital groups during the implementation or post-intervention periods. CONCLUSION: The impact of interventions varied by hospital group but the overall results suggest that national and regional campaigns had a beneficial impact on MRSA and MSSA bacteraemia within the East Midlands.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».