Universal vs Risk Factor Screening for Methicillin-Resistant<i>Staphylococcus aureus</i>in a Large Multicenter Tertiary Care Facility in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To assess the clinical effectiveness of a universal screening program compared with a risk factor-based program in reducing the rates of nosocomial methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) among admitted patients at the Ottawa Hospital. DESIGN Quasi-experimental study. SETTING Ottawa Hospital, a multicenter tertiary care facility with 3 main campuses, approximately 47,000 admissions per year, and 1,200 beds. METHODS From January 1, 2006 through December 31, 2007 (24 months), admitted patients underwent risk factor-based MRSA screening. From January 1, 2008 through August 31, 2009 (20 months), all patients admitted underwent universal MRSA screening. To measure the effectiveness of this intervention, segmented regression modeling was used to examine monthly nosocomial MRSA incidence rates per 100,000 patient-days before and during the intervention period. To assess secular trends, nosocomial Clostridium difficile infection, mupirocin prescriptions, and regional MRSA rates were investigated as controls. RESULTS The nosocomial MRSA incidence rate was 46.79 cases per 100,000 patient-days, with no significant differences before and after intervention. The MRSA detection rate per 1,000 admissions increased from 9.8 during risk factor-based screening to 26.2 during universal screening. A total of 644 new nosocomial MRSA cases were observed in 1,448,488 patient-days, 323 during risk factor-based screening and 321 during universal screening. Secular trends in C. difficile infection rates and mupirocin prescriptions remained stable after the intervention whereas population-level MRSA rates decreased. CONCLUSION At Ottawa Hospital, the introduction of universal MRSA admission screening did not significantly affect the rates of nosocomial MRSA compared with risk factor-based screening. Infect. Control Hosp. Epidemiol. 2015;37(1):41-48.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».