An Outbreak Due to Multiresistant<i>Acinetobacter baumannii</i>in a Burn Unit: Risk Factors for Acquisition and Management
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the investigation and management of an outbreak due to multiresistant Acinetobacter baumannii and to determine risk factors for acquisition of the organism. SETTING: A 14-bed regional burn unit in a Canadian tertiary-care teaching hospital. DESIGN: Case-control study with multivariate analysis of potential risk factors using logistic regression analysis. Surveillance cultures were obtained from the hospital environment, from noninfected patients, and from healthcare providers. RESULTS: A total of 31 (13%) of 247 patients with acute burn injuries acquired multiresistant A. baumannii between December 1998 and March 2000; 18 (58%) of the patients were infected. The organism was recovered from the hospital environment and the hands of healthcare providers. Significant risk factors for acquisition of multiresistant A. baumannii were receipt of blood products (odds ratio [OR], 10.8; 95% confidence interval [CI95], 3.4 to 34.4; P < .001); procedures performed in the hydrotherapy room (OR, 4.1; CI95, 1.3 to 13.1; P = .02); and increased duration of mechanical ventilation (OR, 1.1 per day; CI95, 1.0 to 1.1; P= .02). INTERVENTIONS: Improved compliance with hand hygiene, strict patient isolation, meticulous environmental cleaning, and temporary closure of the unit to new admissions. CONCLUSIONS: Acquisition of multiresistant A. baumannii was likely multifactorial, related to environmental contamination and contact with transiently colonized healthcare providers. Control measures addressing these potential sources of multiresistant A. baumannii were successful in terminating the outbreak. Ongoing surveillance and continued attention to hand hygiene and adequate environmental cleaning are essential to prevent recurrent outbreaks due to antibiotic-resistant bacteria in burn units.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».