Epidemiology and control of antibiotic resistance in the intensive care unit
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Resistance to antibiotics is very high in the intensive care units of many countries, although there are several exceptions. Some infections are becoming extremely difficult to treat. The risk of cross-transmission of those strains is very high. This review focuses on recent data (2003 to the present) that may help understanding and dealing with this serious public health problem. RECENT FINDINGS: Intensive care units can be considered as 'factories' for creating, disseminating and amplifying resistance to antibiotics, for many reasons: importation of resistant microorganisms at admission, selection of resistant strains with an extensive use of broad-spectrum antibiotics, cross-transmission of resistant strains via the hands or the environment. Some national programs can be considered as failures, as in the UK and the USA. Other countries have been able to maintain a low level of resistance (Scandinavian countries, Netherlands, Switzerland, Germany, Canada). There is clearly an 'inoculum effect' above which preventive measures become poorly efficient. Several preventive measures have been proposed including preventive isolation, systematic screening at admission, local, national or international antibiotic guidelines, antibiotic prescriptions advice by infectious-disease teams, antibiotic prevention with selective digestive decontamination, antibiotic strategies such as 'cycling', or rather, for some authors, the use of an 'à la carte' antibiotic strategy which could be considered as a 'patient-to-patient antibiotic rotation'. SUMMARY: There is obviously an international concern regarding the level of resistance to antibiotics in the intensive-care-unit setting. A strong program including prevention of cross-transmission and better usage of antibiotics seems to be needed in order to be successful. We do not know if this kind of program will enable countries with a very high endemic level of resistance to decrease the level in future years.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle