Canadian Patterns of Antimicrobial Resistance: Overview of Current Trends Related to Hospital Pathogens
Notice bibliographique
Résumé
Selection of appropriate empirical antibiotic therapy is dependent on many factors, not the least of which is an understanding of antimicrobial resistance rates in the patient population that is undergoing treatment. Resistance rates may vary by geographical location, institution, hospital ward or unit, and even body site of infection. The present paper reviews the currently available Canadian data regarding resistance rates for some of the most common hospital‐acquired pathogens, including Escherichia coli, Klebsiella species, Pseudomonas aeruginosa, Enterobacter species, Staphylococcus aureus and Enterococcus species. Current data suggest that the rates of extended‐spectrum beta‐lactamases among E coli and Klebsiella species remain relatively low across Canada. There are very little data on the epidemiology of ampC cephalosporinases among Gram‐negative organisms, although combined American and Canadian data suggest that ceftazidime resistance rates for Enterobacter species range from 17.1% to 24.8%. The increased use of fluoroquinolones has led to an increase in resistance rates among most Gram‐negative organisms. In the late 1990s, ciprofloxacin resistance rates for P aeruginosa were reported to be approximately 20%. For the Gram‐positive organisms, methicillin resistance rates for S aureus have been reported to be as high as 10% and vancomycin resistance rates for Enterococcus species have been reported to be less than 1%. Additional data that are representative of all regions of Canada are needed. Continued surveillance, antibiotic stewardship, and adherence to good infection prevention and control measures will lead to a better understanding of the epidemiology of antimicrobial resistance in Canadian hospitals, as well as help to control its spread.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».