Real-Time Polymerase Chain Reaction Detection of Methicillin-Resistant<i>Staphylococcus aureus:</i>Impact on Nosocomial Transmission and Costs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the impact of real-time polymerase chain reaction (PCR) detection of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) on nosocomial transmission and costs. DESIGN: Monthly MRSA detection rates were measured from April 1, 2000, through December 31, 2005. Time series analysis was used to identify changes in MRSA detection rates, and decision analysis was used to compare the costs of detection by PCR and by culture.Setting. A 1,200-bed, tertiary care hospital in Canada. PATIENTS: Admitted patients at high risk for MRSA colonization. MRSA detection using culture-based screening was compared with a commercial PCR assay. RESULTS: The mean monthly incidence of nosocomial MRSA colonization or infection was 0.37 cases per 1,000 patient-days. The time-series model indicated an insignificant decrease of 0.14 cases per 1,000 patient-days per month (95% confidence interval, -0.18 to 0.46) after the introduction of PCR detection (P=.39). The mean interval from a reported positive result until contact precautions were initiated decreased from 3.8 to 1.6 days (P<.001). However, the cost of MRSA control increased from Can$605,034 to Can$771,609. Of 290 PCR-positive patients, 120 (41.4%) were placed under contact precautions unnecessarily because of low specificity of the PCR assay used in the study; these patients contributed 37% of the increased cost. The modeling study predicted that the cost per patient would be higher with detection by PCR (Can$96) than by culture (Can$67). CONCLUSION: Detection of MRSA by the PCR assay evaluated in this study was more costly than detection by culture for reducing MRSA transmission in our hospital. The cost benefit of screening by PCR varies according to incidences of MRSA colonization and infection, the predictive values of the assay used, and rates of compliance with infection control measures.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».