Methicillin-resistant Staphylococcus aureus in skin and soft tissue infections presenting to the Emergency Department of a Canadian Academic Health Care Center
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study aimed to estimate the city-wide prevalence of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in patients (≥18 years old) presenting with skin and soft tissue infections (SSTIs) to the emergency departments (EDs) of a Canadian Academic Health Care Center. Secondary objectives were to identify demographic and clinical variables associated with MRSA, and determine MRSA antimicrobial susceptibilities and genotypes. METHODS: This prospective observational study was conducted over 2 months. Participants completed a Health and Lifestyle Questionnaire. Cultures of the infection site, nares, and throat were obtained and MRSA isolates were confirmed by polymerase chain reaction. Patient characteristics were summarized using descriptive statistics and MRSA prevalence and 95% confidence intervals were estimated using standard equations. Backwards stepwise multivariate logistic regression models determined predictor variables independently associated with MRSA colonization or infection. RESULTS: Of 205 patients, 35 (17.1%) were infected or colonized with MRSA. Seventy-eight (38.0%) of the infection site cultures grew S. aureus of which 27 (34.6%) were MRSA. Incarceration, known exposure to MRSA and involvement in competitive sports were significant predictors of MRSA SSTIs. Antimicrobial susceptibility among MRSA isolates was trimethoprim/sulfamethoxazole, vancomycin, gentamicin, and linezolid 100%, clindamycin 75%, ciprofloxacin 59.3%, and erythromycin 7.4%. Sixty-nine percent of MRSA cases fit the clinical definition of community associated; subsequently 77% were confirmed as CMRSA 10, a recognized community-acquired MRSA. CONCLUSION: Community-acquired -MRSA is a significant pathogen of SSTIs in EDs of a Canadian teaching center. MRSA should be considered when initiating empiric antibiotic therapy, particularly in patients with risk factors.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».